論文の概要: TDEFSI: Theory Guided Deep Learning Based Epidemic Forecasting with Synthetic Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04663v1
• Date: Tue, 28 Jan 2020 20:51:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 02:58:59.162670
• Title: TDEFSI: Theory Guided Deep Learning Based Epidemic Forecasting with Synthetic Information
• Title（参考訳）: TDEFSI:合成情報を用いた深層学習に基づくエピデミック予測の理論
• Authors: Lijing Wang, Jiangzhuo Chen, and Madhav Marathe
• Abstract要約: TDEFSIは低分解能時系列データを用いて正確な高分解能予測を行う。 我々は、シーズン内とシーズン間の両方の低分解能観測を行うために、2分岐リカレントニューラルネットワークモデルを訓練する。 予測は観測データによって駆動されるが、特定の都市部の複雑な社会的、人口統計学的、地理的属性をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.681583244827936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Influenza-like illness (ILI) places a heavy social and economic burden on our society. Traditionally, ILI surveillance data is updated weekly and provided at a spatially coarse resolution. Producing timely and reliable high-resolution spatiotemporal forecasts for ILI is crucial for local preparedness and optimal interventions. We present TDEFSI (Theory Guided Deep Learning Based Epidemic Forecasting with Synthetic Information), an epidemic forecasting framework that integrates the strengths of deep neural networks and high-resolution simulations of epidemic processes over networks. TDEFSI yields accurate high-resolution spatiotemporal forecasts using low-resolution time series data. During the training phase, TDEFSI uses high-resolution simulations of epidemics that explicitly model spatial and social heterogeneity inherent in urban regions as one component of training data. We train a two-branch recurrent neural network model to take both within-season and between-season low-resolution observations as features, and output high-resolution detailed forecasts. The resulting forecasts are not just driven by observed data but also capture the intricate social, demographic and geographic attributes of specific urban regions and mathematical theories of disease propagation over networks. We focus on forecasting the incidence of ILI and evaluate TDEFSI's performance using synthetic and real-world testing datasets at the state and county levels in the USA. The results show that, at the state level, our method achieves comparable/better performance than several state-of-the-art methods. At the county level, TDEFSI outperforms the other methods. The proposed method can be applied to other infectious diseases as well.
• Abstract（参考訳）: インフルエンザのような病気(ili)は社会に大きな社会的・経済的負担を負う。 伝統的に、ILI監視データは毎週更新され、空間的に粗い解像度で提供される。 ILIの時間的・信頼性の高い高分解能時空間予測は局所的準備と最適介入に不可欠である。 本稿では,ニューラルネットワークの強みとネットワーク上の流行過程の高分解能シミュレーションを統合する,流行予測フレームワークであるtdefsi(theory guided deep learning based epidemic forecasting with synthetic information)を提案する。 TDEFSIは低分解能時系列データを用いて正確な高分解能時空間予測を行う。 訓練フェーズの間、tdefsiは都市部に固有の空間的・社会的多様性をトレーニングデータの1つとして明示的にモデル化する流行の高分解能シミュレーションを用いている。 我々は,季節内および季節間における低分解能観測を特徴とし,高分解能の詳細な予測を行うために,2分岐型リカレントニューラルネットワークモデルを訓練する。 その結果得られた予測は、観測されたデータによるだけでなく、特定の都市部の複雑な社会的、人口学的、地理的属性や、ネットワーク上の病気伝播の数学的理論も捉えている。 我々は,米国内の州および郡レベルでの総合的および実世界テストデータセットを用いて,iliの発生率の予測とtdefsiの性能評価に焦点を当てた。 その結果, 状態レベルでは, 最先端手法と同等の性能が得られることがわかった。 郡レベルでは、TDEFSIは他の方法よりも優れている。 本手法は他の感染症にも適用可能である。

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