論文の概要: Finding Patient Zero: Learning Contagion Source with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11913v2
• Date: Sat, 27 Jun 2020 04:38:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 12:42:32.987798
• Title: Finding Patient Zero: Learning Contagion Source with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 患者ゼロを見つける: グラフニューラルネットワークによる伝染源の学習
• Authors: Chintan Shah, Nima Dehmamy, Nicola Perra, Matteo Chinazzi, Albert-L\'aszl\'o Barab\'asi, Alessandro Vespignani, Rose Yu
• Abstract要約: 感染源の特定は、感染の感染経路に関する重要な洞察を与えることができる。 既存の方法はグラフ理論測度と高価なメッセージパッシングアルゴリズムを用いる。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてP0を学習し,この問題を再考する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.3415507211942
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Locating the source of an epidemic, or patient zero (P0), can provide critical insights into the infection's transmission course and allow efficient resource allocation. Existing methods use graph-theoretic centrality measures and expensive message-passing algorithms, requiring knowledge of the underlying dynamics and its parameters. In this paper, we revisit this problem using graph neural networks (GNNs) to learn P0. We establish a theoretical limit for the identification of P0 in a class of epidemic models. We evaluate our method against different epidemic models on both synthetic and a real-world contact network considering a disease with history and characteristics of COVID-19. % We observe that GNNs can identify P0 close to the theoretical bound on accuracy, without explicit input of dynamics or its parameters. In addition, GNN is over 100 times faster than classic methods for inference on arbitrary graph topologies. Our theoretical bound also shows that the epidemic is like a ticking clock, emphasizing the importance of early contact-tracing. We find a maximum time after which accurate recovery of the source becomes impossible, regardless of the algorithm used.
• Abstract（参考訳）: 感染源の特定、すなわち患者ゼロ(P0)は、感染の感染経路に対する重要な洞察を与え、効率的な資源配分を可能にする。 既存の方法はグラフ理論の集中度測定と高価なメッセージパスアルゴリズムを使い、基礎となる力学とそのパラメータの知識を必要とする。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてこの問題を再検討し,P0を学習する。 疫病モデルにおけるp0の同定に関する理論的限界を定式化する。 新型ウイルスの病歴と特徴を考慮した総合的および実世界の接触ネットワーク上での異なる流行モデルに対する手法を評価した。 % GNNは, 動的パラメータやパラメータを明示的に入力することなく, 精度の理論的境界に近いP0を同定できる。 さらに、GNNは任意のグラフトポロジを推論する従来の手法よりも100倍以上高速である。 理論上は、流行は時計のようなもので、初期の接触追跡の重要性を強調している。 使用するアルゴリズムによらず,ソースの正確な回復が不可能になるまでの最大時間を求める。

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