感染症の流行予測が困難であることはよく知られているが、この科学的な謎を解くことの潜在的価値はとてつもなく大きい。現在、新しいアプローチが生まれつつある →感染症の流行を予測するハイブリッドの「キメラ式」予測とは
下の図は、時間とともに観測された感染者数（パネルA）と死者数（パネルC）を、コンピュータモデル（青）と人間の判断（赤）による予測を並べて表示している。
では、2つのアプローチを組み合わせるとどうなるのか。本論文の著者らは、人間判断とコンピュータモデルの確率的期待値を組み合わせるアンサンブル・アルゴリズムを開発した。組み合わせた結果は、未来の感染者数については、コンピュータ予測よりわずかに改善され、未来の死者数についてはほぼ同じ成績だった。すなわち、このケースではキメラ式アプローチの付加価値はほとんどない。 私の結論は、感染症予測にキメラ式モデルが必要である証拠はまだ見つかっていないように考える。これは、将来の研究開発によってそのようなモデルの優秀さが明らかになる可能性を否定しているわけではない。しかし、今そこまで到達していないのは間違いない。もう1つ、コンピュータモデルと人間判断モデルがおおよそ同じ成績だというのも興味深い。これは、感染症流行を予測することの本質的限界によるものかもしれない（以前私はこのテーマで
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