論文の概要: Data-driven Identification of Number of Unreported Cases for COVID-19: Bounds and Limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02127v5
• Date: Thu, 9 Jul 2020 04:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 18:38:40.302378
• Title: Data-driven Identification of Number of Unreported Cases for COVID-19: Bounds and Limitations
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス未報告症例数のデータによる同定-境界と限界
• Authors: Ajitesh Srivastava and Viktor K. Prasanna
• Abstract要約: 正確な長期予測を妨げる重要な要因は、報告されていない/症状のないケースの数である。 報告された症例の要因として, 実例のこの比率の下位境界, 上限を同定できることが示唆された。 報告されていないケースの数を一定期間のみ確実に推定できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.796851110372593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate forecasts for COVID-19 are necessary for better preparedness and resource management. Specifically, deciding the response over months or several months requires accurate long-term forecasts which is particularly challenging as the model errors accumulate with time. A critical factor that can hinder accurate long-term forecasts, is the number of unreported/asymptomatic cases. While there have been early serology tests to estimate this number, more tests need to be conducted for more reliable results. To identify the number of unreported/asymptomatic cases, we take an epidemiology data-driven approach. We show that we can identify lower bounds on this ratio or upper bound on actual cases as a factor of reported cases. To do so, we propose an extension of our prior heterogeneous infection rate model, incorporating unreported/asymptomatic cases. We prove that the number of unreported cases can be reliably estimated only from a certain time period of the epidemic data. In doing so, we construct an algorithm called Fixed Infection Rate method, which identifies a reliable bound on the learned ratio. We also propose two heuristics to learn this ratio and show their effectiveness on simulated data. We use our approaches to identify the upper bounds on the ratio of actual to reported cases for New York City and several US states. Our results demonstrate with high confidence that the actual number of cases cannot be more than 35 times in New York, 40 times in Illinois, 38 times in Massachusetts and 29 times in New Jersey, than the reported cases.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの正確な予測は、より良い準備と資源管理のために必要である。 特に、数ヶ月から数ヶ月間の応答を決定するには、モデルエラーが時間とともに蓄積するので特に難しい、正確な長期予測が必要となる。 正確な長期予測を妨げる重要な要因は、報告されていない/症状のないケースの数である。 この数を推定する初期の血清学的試験はあったが、より信頼できる結果を得るためにさらに多くの試験を行う必要がある。 未報告/漸近症例の数を特定するために,疫学データ駆動アプローチを採用する。 報告された症例の要因として, 実例のこの比率の下位境界, 上限を同定できることが示唆された。 そこで本研究では, 既往の異種感染率モデルを拡張し, 非報告・無症状症例を取り入れた。 報告されていない症例の数は、流行データの一定期間からのみ確実に推定できることを示す。 そこで本研究では,学習率の信頼度を推定する固定感染率法というアルゴリズムを構築した。 また,この比率を学習し,シミュレーションデータの有効性を示す2つのヒューリスティックスを提案する。 当社のアプローチは,ニューヨークと米国のいくつかの州において,実例と報告事例の比率の上限を識別するために使用しています。 その結果,ニューヨークでは35回以上,イリノイでは40回,マサチューセッツ州では38回,ニュージャージー州では29回,ニューヨークでは35回は発生できないという確信が持たれた。

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