論文の概要: An Epidemiological Modelling Approach for Covid19 via Data Assimilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12130v3
• Date: Thu, 29 Oct 2020 12:48:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 21:35:15.239729
• Title: An Epidemiological Modelling Approach for Covid19 via Data Assimilation
• Title（参考訳）: データ同化によるCovid19の疫学的モデリング手法
• Authors: Philip Nadler, Shuo Wang, Rossella Arcucci, Xian Yang, Yike Guo
• Abstract要約: 2019-nCovの世界的なパンデミックは、世界の隔離措置の将来の社会的・経済的コストを軽減するために、政策介入の評価を必要とする。 本稿では,変動データ同化による新しいデータをリアルタイムに組み込んだ予測・政策評価のための疫学モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.837659009007705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The global pandemic of the 2019-nCov requires the evaluation of policy interventions to mitigate future social and economic costs of quarantine measures worldwide. We propose an epidemiological model for forecasting and policy evaluation which incorporates new data in real-time through variational data assimilation. We analyze and discuss infection rates in China, the US and Italy. In particular, we develop a custom compartmental SIR model fit to variables related to the epidemic in Chinese cities, named SITR model. We compare and discuss model results which conducts updates as new observations become available. A hybrid data assimilation approach is applied to make results robust to initial conditions. We use the model to do inference on infection numbers as well as parameters such as the disease transmissibility rate or the rate of recovery. The parameterisation of the model is parsimonious and extendable, allowing for the incorporation of additional data and parameters of interest. This allows for scalability and the extension of the model to other locations or the adaption of novel data sources.
• Abstract（参考訳）: 2019-nCovの世界的なパンデミックは、世界の隔離措置の将来の社会的・経済的コストを軽減するために、政策介入の評価を必要とする。 本稿では,変動データ同化による新しいデータをリアルタイムに組み込んだ予測・政策評価のための疫学モデルを提案する。 我々は中国、米国、イタリアの感染率を分析し、議論する。 特に,中国の都市における流行に関連する変数に適合するsirモデルであるsatrモデルを開発した。 新たな観測が可能になったときに更新を行うモデル結果を比較し,議論する。 ハイブリッドデータ同化手法を適用し、初期条件に頑健な結果を与える。 モデルを用いて感染数を推定し,疾患の透過率や回復率などのパラメータを推定する。 モデルのパラメータ化は控えめで拡張可能であり、追加のデータと興味のあるパラメータを組み込むことができる。 これにより、スケーラビリティとモデルの他の場所への拡張、あるいは新しいデータソースの適応が可能になる。

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