論文の概要: Simulation of Covid-19 epidemic evolution: are compartmental models really predictive?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08207v1
• Date: Tue, 14 Apr 2020 08:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 12:41:03.173516
• Title: Simulation of Covid-19 epidemic evolution: are compartmental models really predictive?
• Title（参考訳）: Covid-19の流行のシミュレーション:コンパートメンタルモデルは本当に予測可能か?
• Authors: Marco Paggi
• Abstract要約: 本稿では,無症候性および死亡個体群に富んだSIR疫学モデルが,流行の進展を確実に予測できるかどうかを論じる。 粒子群最適化(PSO)に基づく機械学習手法を提案する。 予測における散乱の分析は、モデル予測がトレーニングに使用されるデータセットのサイズに非常に敏感であり、さらにデータが必要であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational models for the simulation of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) epidemic evolution would be extremely useful to support authorities in designing healthcare policies and lockdown measures to contain its impact on public health and economy. In Italy, the devised forecasts have been mostly based on a pure data-driven approach, by fitting and extrapolating open data on the epidemic evolution collected by the Italian Civil Protection Center. In this respect, SIR epidemiological models, which start from the description of the nonlinear interactions between population compartments, would be a much more desirable approach to understand and predict the collective emergent response. The present contribution addresses the fundamental question whether a SIR epidemiological model, suitably enriched with asymptomatic and dead individual compartments, could be able to provide reliable predictions on the epidemic evolution. To this aim, a machine learning approach based on particle swarm optimization (PSO) is proposed to automatically identify the model parameters based on a training set of data of progressive increasing size, considering Lombardy in Italy as a case study. The analysis of the scatter in the forecasts shows that model predictions are quite sensitive to the size of the dataset used for training, and that further data are still required to achieve convergent -- and therefore reliable -- predictions.
• Abstract（参考訳）: 重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)の感染拡大をシミュレーションするための計算モデルは、公衆衛生・経済への影響を抑えるための医療政策やロックダウン対策を当局が設計する上で非常に役立つだろう。 イタリアでは、考案された予測は主に純粋なデータ駆動のアプローチに基づいており、イタリア市民保護センターが収集した疫病の進化に関する公開データをフィッティングし外挿している。 この点において、人口区画間の非線形相互作用の記述から始まったsir疫学モデルは、集団的な創発的応答を理解し予測するためのより望ましいアプローチである。 本研究は,無症候性および致死性に富むsir疫学モデルが,流行進化に関する信頼できる予測を提供することができるかという根本的な疑問を提起するものである。 そこで本研究では, 粒子群最適化(PSO)に基づく機械学習手法を提案し, イタリアのロンバルディアをケーススタディとして, 漸進的に増大する大きさのトレーニングデータセットに基づいてモデルパラメータを自動同定する。 予測における散乱の分析は、モデル予測がトレーニングに使用されるデータセットのサイズに非常に敏感であり、収束する(従って信頼できる)予測を達成するにはさらなるデータが必要であることを示している。

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