論文の概要: Continuous Learning and Inference of Individual Probability of
SARS-CoV-2 Infection Based on Interaction Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04646v3
- Date: Sun, 31 Jan 2021 07:43:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 02:45:18.359905
- Title: Continuous Learning and Inference of Individual Probability of
SARS-CoV-2 Infection Based on Interaction Data
- Title（参考訳）: 相互作用データに基づくsars-cov-2感染確率の連続学習と推測
- Authors: Shangching Liu (1), Koyun Liu (1), Hwaihai Chiang (1), Jianwei Zhang
(2), Tsungyao Chang (1) ((1) Synergies Intelligent Systems, Inc., (2)
University of Hamburg)
- Abstract要約: 本研究は,SARS-CoV-2ウイルスの非感染性キャリアーの確率を,対話型連続学習と,感染性ランキングのための個別確率推定(CLIIP)を用いて決定する新しい手法を提案する。
従来の接触追跡法と比較して,非血縁性ウイルスキャリアーの探索に必要なスクリーニングと検疫を最大94%削減する。
- 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: This study presents a new approach to determine the likelihood of
asymptomatic carriers of the SARS-CoV-2 virus by using interaction-based
continuous learning and inference of individual probability (CLIIP) for
contagious ranking. This approach is developed based on an individual directed
graph (IDG), using multi-layer bidirectional path tracking and inference
searching. The IDG is determined by the appearance timeline and spatial data
that can adapt over time. Additionally, the approach takes into consideration
the incubation period and several features that can represent real-world
circumstances, such as the number of asymptomatic carriers present. After each
update of confirmed cases, the model collects the interaction features and
infers the individual person's probability of getting infected using the status
of the surrounding people. The CLIIP approach is validated using the
individualized bidirectional SEIR model to simulate the contagion process.
Compared to traditional contact tracing methods, our approach significantly
reduces the screening and quarantine required to search for the potential
asymptomatic virus carriers by as much as 94%.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,SARS-CoV-2ウイルスの非感染性キャリアーの確率を,対話型連続学習とCLIIP(inference of individual probability)を用いて判定する方法を提案する。
このアプローチは、多層双方向経路追跡と推論探索を用いて、個人指向グラフ(IDG)に基づいて開発されている。
IDGは、時間とともに適応できる出現タイムラインと空間データによって決定される。
さらに、このアプローチはインキュベーション期間と、無症状キャリアの数など現実世界の状況を表すいくつかの特徴を考慮に入れている。
確認された症例の更新後、モデルが相互作用の特徴を収集し、周囲の人々の状況を利用して個人が感染する確率を推測する。
CLIIPアプローチは、個別化された双方向SEIRモデルを用いて、感染過程をシミュレートする。
従来の接触追跡法と比較して,無症候性ウイルスキャリアの探索に必要なスクリーニングと隔離を最大94%削減した。
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