京都大學的一個研究小組開發了一種模擬方法，該方法提出了一種跨地區醫療共享策略，以應對新型冠狀病毒重症患者的增加。
同樣在日本，新型冠狀病毒感染者和重症患者不斷增加，醫療領域面臨崩潰的危險。由於病床緊張，醫生和護士短缺，有人擔心住院病人將難以接收，特別是在單一地州和單一醫療區域。
因此，該小組開發了一種模擬方法，用於與周邊地區協作優化分配（共享）醫療資源。具體來說，當發生重症病床使用率超過100%的地級市時，將周邊地區擁有的重症病床數進行分配（共享），使所有地級市都有重症病床數。在不超過上述上限的情況下，可以緩解重症病床的使用率。
我們還將其與 Google 發布的 COVID-19 感染預測 AI 的數據相結合。 根據谷歌的感染預測和厚生勞動省公佈的各都道府縣的重症患者比例，預測各都道府縣的重症患者人數，以及針對重症病床數量限制的地區預計很快會超標，提出大範圍醫療資源優化共享政策。 每當谷歌或厚生勞動省的源數據更新時，分析結果都會立即更新並發布，因此可以提前預測跨地區醫療共享的需求，以防止醫療崩潰。
通過在都道府縣和醫療區域之間建立一個可以相互合作的廣域新冠病毒應對醫療區域，並按照這種方法進行醫療共享，可以為該區域的危重病人提供統一的醫療服務。認為它會被連接。在這項研究中，重要的是要快速建立一個可以共享醫療資源的廣域網系統，以應對不斷變化的醫療狀況。
