ハザードマップが作れるはず ベイズで

日本に1000人のコロナウイルス感染者がいて、日本人全員に感度0.9・特異度0.9の検査を行なった場合

1000X0.9+100000000X0.1→1X0.9+100000X0.1=0.9+10000

検査結果が陽性の場合、コロナウイルスに感染しているのは10000人に1人

検査結果が陽性の時コロナウイルスに感染している確率：P(C|P)=P(P|C)P(C)/P(P)　

P(P)=P(P|C)P(C)+{1-P(C)}X{1-特異度、＝偽陽性}

検査陽性でもほとんどは病気でないという状況を改善するためには、

煮つめて事前確率P(C)を上げるしかない

逆に言うと検査対象者を絞るしかない（ハイリスク群だけを検査する）

感度0.5、特異度0.9として

P(C|P)=0.5P(C)/0.4P(C)+0.1

P(C)=100人に1人なら検査陽性で実際コロナウイルス に感染しているのは

P(C|P)=約20分の1

感度0.9でもP(C|P)=約１0分の1

データを持っている施設なら「P(C)=100人に一人」くらいまでには煮つめることができるはず？！

それでも20人（〜10人）に一人か

日本の患者数が少ないのは、不必要な検査をしなかったからです（もちろん患者数が極端に増えなかったので、結果的に検査件数も少なかったというのはあるでしょう）。もし上記状況で陽性者10人（ほんとの患者１名とそうでない９名）を１区域に隔離したら、コロナウイルス の塩基配列ではなく、コロナウイルス 患者をPCR（最大10倍）してしまう。特にダイヤモンドプリンセスではそういう状況だったのでは。

患者数がそれほど多くないが、日本全国に患者がひろがって、患者数の多いところと少ないところがあるという状況では、このベイズの式を使ってハザードマップを作ってリスクを評価するやり方が感染症対策として有効なのではないでしょうか。事前確率でも良いが、この地域は検査結果陽性でも「真の陽性」は1万分の1だから安心とか、10分の1ならヤバイぞとか。「検査パニック」を防ぐ意味でもいいのでは。誰か数学の人作ってください。