論文の概要: CRISP: A Probabilistic Model for Individual-Level COVID-19 Infection
Risk Estimation Based on Contact Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04942v2
- Date: Thu, 30 Jun 2022 18:59:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 14:27:47.202494
- Title: CRISP: A Probabilistic Model for Individual-Level COVID-19 Infection
Risk Estimation Based on Contact Data
- Title（参考訳）: crisp: 接触データに基づく個別レベルcovid-19感染リスク推定のための確率モデル
- Authors: Ralf Herbrich and Rajeev Rastogi and Roland Vollgraf
- Abstract要約: 本稿では,SEIRモデルに基づく集団内感染の確率的グラフィカルモデルを提案する。
当社のマイクロレベルモデルでは、各時点の感染状況が記録されており、感染、感染、感染、回復まで様々です。
これは、個々のレベルの接触データに基づいて、新型コロナウイルスの感染拡大を効率的に推測する最初のモデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0785913977668935
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present CRISP (COVID-19 Risk Score Prediction), a probabilistic graphical
model for COVID-19 infection spread through a population based on the SEIR
model where we assume access to (1) mutual contacts between pairs of
individuals across time across various channels (e.g., Bluetooth contact
traces), as well as (2) test outcomes at given times for infection, exposure
and immunity tests. Our micro-level model keeps track of the infection state
for each individual at every point in time, ranging from susceptible, exposed,
infectious to recovered. We develop both a Monte Carlo EM as well as a message
passing algorithm to infer contact-channel specific infection transmission
probabilities. Our Monte Carlo algorithm uses Gibbs sampling to draw samples of
the latent infection status of each individual over the entire time period of
analysis, given the latent infection status of all contacts and test outcome
data. Experimental results with simulated data demonstrate our CRISP model can
be parametrized by the reproduction factor $R_0$ and exhibits population-level
infectiousness and recovery time series similar to those of the classical SEIR
model. However, due to the individual contact data, this model allows fine
grained control and inference for a wide range of COVID-19 mitigation and
suppression policy measures. Moreover, the block-Gibbs sampling algorithm is
able to support efficient testing in a test-trace-isolate approach to contain
COVID-19 infection spread. To the best of our knowledge, this is the first
model with efficient inference for COVID-19 infection spread based on
individual-level contact data; most epidemic models are macro-level models that
reason over entire populations. The implementation of CRISP is available in
Python and C++ at https://github.com/zalandoresearch/CRISP.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,(1)様々なチャネル(例えばbluetoothコンタクトトレース)を横断する時間にまたがる個人対同士の相互接触,(2)感染・暴露・免疫検査の所定の時間におけるテスト結果へのアクセスを前提とした,人口に拡散する新型コロナウイルス感染の確率的グラフィカルモデルであるcrisp(covid-19 risk score prediction)を提案する。
私たちのマイクロレベルモデルは、感受性、暴露、感染から回復まで、各時点における各個人の感染状態を追跡します。
我々はモンテカルロemとメッセージパッシングアルゴリズムの両方を開発し,接触チャネル特異的感染伝播確率を推算した。
我々のモンテカルロアルゴリズムはギブスサンプリングを用いて、全ての接触の潜伏感染状況と検査結果データから、分析期間を通して各個体の潜伏感染状況のサンプルを描画する。
シミュレーションデータを用いた実験により, 再現率$r_0$でクリスプモデルをパラメータ化でき, 従来のseirモデルと同様の集団レベルの感染・回復時間列を示すことを示した。
しかし、個々の接触データにより、このモデルは、幅広い新型コロナウイルス対策や抑制策のきめ細かい制御と推測を可能にしている。
さらに、このブロックギブスサンプリングアルゴリズムは、新型コロナウイルスの感染拡大を抑えるテストトラスアイソレートアプローチで効率的なテストをサポートすることができる。
私たちの知る限りでは、これは新型コロナウイルスの感染率を個人レベルの接触データに基づいて効率的に推定する最初のモデルです。
CRISPの実装はPythonとC++でhttps://github.com/zalandoresearch/CRISPで利用可能である。
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