論文の概要: Predicting Infectiousness for Proactive Contact Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12536v1
• Date: Fri, 23 Oct 2020 17:06:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 22:07:06.138389
• Title: Predicting Infectiousness for Proactive Contact Tracing
• Title（参考訳）: 予防接点追跡における感染予測
• Authors: Yoshua Bengio, Prateek Gupta, Tegan Maharaj, Nasim Rahaman, Martin Weiss, Tristan Deleu, Eilif Muller, Meng Qu, Victor Schmidt, Pierre-Luc St-Charles, Hannah Alsdurf, Olexa Bilanuik, David Buckeridge, G\'aetan Marceau Caron, Pierre-Luc Carrier, Joumana Ghosn, Satya Ortiz-Gagne, Chris Pal, Irina Rish, Bernhard Sch\"olkopf, Abhinav Sharma, Jian Tang, Andrew Williams
• Abstract要約: 大規模デジタル接触追跡は、ウイルスの拡散を最小限に抑えながら、経済と社会活動を再開する潜在的な解決策である。 プライバシ、モビリティ制限、公衆衛生のトレードオフを行う様々なDCT手法が提案されている。 本稿では,個人の感染を積極的に予測するためにスマートフォンに展開可能な方法を開発し,検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.62186539860787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has spread rapidly worldwide, overwhelming manual contact tracing in many countries and resulting in widespread lockdowns for emergency containment. Large-scale digital contact tracing (DCT) has emerged as a potential solution to resume economic and social activity while minimizing spread of the virus. Various DCT methods have been proposed, each making trade-offs between privacy, mobility restrictions, and public health. The most common approach, binary contact tracing (BCT), models infection as a binary event, informed only by an individual's test results, with corresponding binary recommendations that either all or none of the individual's contacts quarantine. BCT ignores the inherent uncertainty in contacts and the infection process, which could be used to tailor messaging to high-risk individuals, and prompt proactive testing or earlier warnings. It also does not make use of observations such as symptoms or pre-existing medical conditions, which could be used to make more accurate infectiousness predictions. In this paper, we use a recently-proposed COVID-19 epidemiological simulator to develop and test methods that can be deployed to a smartphone to locally and proactively predict an individual's infectiousness (risk of infecting others) based on their contact history and other information, while respecting strong privacy constraints. Predictions are used to provide personalized recommendations to the individual via an app, as well as to send anonymized messages to the individual's contacts, who use this information to better predict their own infectiousness, an approach we call proactive contact tracing (PCT). We find a deep-learning based PCT method which improves over BCT for equivalent average mobility, suggesting PCT could help in safe re-opening and second-wave prevention.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中で急速に広がり、多くの国で手動接触の追跡が圧倒的に多い。 大規模デジタル接触追跡(dct)は、ウイルスの感染拡大を最小限に抑えつつ経済活動や社会活動を再開する潜在的な解決策として浮上している。 プライバシ、モビリティ制限、公衆衛生のトレードオフを行う様々なDCT手法が提案されている。 最も一般的なアプローチであるbct(binary contact tracing)は、感染をバイナリイベントとしてモデル化し、個人のテスト結果によってのみ通知される。 BCTは、コンタクトや感染プロセスに固有の不確実性を無視しており、リスクの高い個人へのメッセージの調整や、前向きな検査や早期の警告に利用できる。 また、症状や既往の医学的症状などの症状は使用せず、より正確な感染症予測に使用することができる。 本稿では、最近発表された新型コロナウイルス疫学シミュレータを用いて、強いプライバシー制約を尊重しつつ、接触履歴やその他の情報に基づいて、個人の感染(他者への感染リスク)を局所的かつ積極的に予測できる方法を開発し、テストする。 予測は、アプリを通じて個人にパーソナライズされたレコメンデーションを提供するために使用され、また、個人の連絡先に匿名のメッセージを送信するために使われます。 平均移動度を同等にするためにBCTよりも優れた深層学習に基づくPCT法が提案され,PCTが安全な再オープンと第2波防止に役立つことが示唆された。

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