論文の概要: From predictions to prescriptions: A data-driven response to COVID-19

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16509v1
• Date: Tue, 30 Jun 2020 03:34:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 06:14:14.271788
• Title: From predictions to prescriptions: A data-driven response to COVID-19
• Title（参考訳）: 予測から処方薬:COVID-19に対するデータ駆動応答
• Authors: Dimitris Bertsimas, L\'eonard Boussioux, Ryan Cory Wright, Arthur Delarue, Vassilis Digalakis Jr., Alexandre Jacquillat, Driss Lahlou Kitane, Galit Lukin, Michael Lingzhi Li, Luca Mingardi, Omid Nohadani, Agni Orfanoudaki, Theodore Papalexopoulos, Ivan Paskov, Jean Pauphilet, Omar Skali Lami, Bartolomeo Stellato, Hamza Tazi Bouardi, Kimberly Villalobos Carballo, Holly Wiberg, Cynthia Zeng
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの臨床的特徴を理解するための包括的データ駆動型アプローチを提案する。 私たちは、感染や死亡のリスクを予測するために、パーソナライズされた電卓を構築します。 人工呼吸器の再配置と不足軽減のための最適化モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.57407485467993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has created unprecedented challenges worldwide. Strained healthcare providers make difficult decisions on patient triage, treatment and care management on a daily basis. Policy makers have imposed social distancing measures to slow the disease, at a steep economic price. We design analytical tools to support these decisions and combat the pandemic. Specifically, we propose a comprehensive data-driven approach to understand the clinical characteristics of COVID-19, predict its mortality, forecast its evolution, and ultimately alleviate its impact. By leveraging cohort-level clinical data, patient-level hospital data, and census-level epidemiological data, we develop an integrated four-step approach, combining descriptive, predictive and prescriptive analytics. First, we aggregate hundreds of clinical studies into the most comprehensive database on COVID-19 to paint a new macroscopic picture of the disease. Second, we build personalized calculators to predict the risk of infection and mortality as a function of demographics, symptoms, comorbidities, and lab values. Third, we develop a novel epidemiological model to project the pandemic's spread and inform social distancing policies. Fourth, we propose an optimization model to re-allocate ventilators and alleviate shortages. Our results have been used at the clinical level by several hospitals to triage patients, guide care management, plan ICU capacity, and re-distribute ventilators. At the policy level, they are currently supporting safe back-to-work policies at a major institution and equitable vaccine distribution planning at a major pharmaceutical company, and have been integrated into the US Center for Disease Control's pandemic forecast.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは世界中で前例のない課題を生み出している。 歪んだ医療提供者は毎日、患者のトリアージ、治療、ケア管理について難しい決断を下す。 政策当局者は、経済価格の急騰で、感染を鈍化させるための社会的距離調整措置を講じている。 我々はこれらの決定を支持し、パンデミックと戦う分析ツールを設計する。 具体的には、新型コロナウイルスの臨床的特徴を理解し、その死亡を予測し、その進化を予測し、最終的にその影響を緩和する包括的データ駆動アプローチを提案する。 コホートレベルの臨床データ、患者レベルの病院データ、および国勢調査レベルの疫学データを活用することで、記述的、予測的、規範的分析を組み合わせた統合4段階のアプローチを開発する。 まず、新型コロナウイルスに関する最も包括的なデータベースに数百の臨床研究をまとめて、この病気の新たなマクロなイメージを描きます。 第2に,人口動態,症状,共生,検査値の関数として,感染と死亡のリスクを予測するパーソナライズド計算機を構築した。 第3に,新型疫学モデルを開発し,パンデミックの広がりを予測し,ソーシャルディスタンシング政策に通知する。 第4に,人工呼吸器の再配置と不足軽減のための最適化モデルを提案する。 臨床レベルでは, 患者トリアージ, ガイドケア管理, ICU 容量計画, 再拡張人工呼吸器を施行した。 政策レベルでは現在、大手製薬会社で安全なバック・トゥ・ワーク政策を支援し、大手製薬会社で平等ワクチン配布計画を策定しており、米国疾病管理センターのパンデミック予報に統合された。

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