論文の概要: Impact of Interventional Policies Including Vaccine on Covid-19
Propagation and Socio-Economic Factors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03944v1
- Date: Mon, 11 Jan 2021 15:08:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-04 18:27:39.370456
- Title: Impact of Interventional Policies Including Vaccine on Covid-19
Propagation and Socio-Economic Factors
- Title（参考訳）: ワクチンを含むインターベンショナル・ポリシーが新型コロナウイルスの伝播と社会経済的要因に及ぼす影響
- Authors: Haonan Wu, Rajarshi Banerjee, Indhumathi Venkatachalam, Daniel
Percy-Hughes and Praveen Chougale
- Abstract要約: 本研究の目的は、新型コロナウイルスの伝播と社会経済的影響をモデル化、予測、シミュレーションするための予測分析フレームワークを提供することである。
私たちは最近ローンチしたオープンソースのCOVID-19ビッグデータプラットフォームを活用し、公開研究を使用して潜在的に関連する変数を見つけました。
先進的な機械学習パイプラインは、現代的な機械学習アーキテクチャにデプロイされた自己進化モデルを用いて開発された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7874708385247353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A novel coronavirus disease has emerged (later named COVID-19) and caused the
world to enter a new reality, with many direct and indirect factors influencing
it. Some are human-controllable (e.g. interventional policies, mobility and the
vaccine); some are not (e.g. the weather). We have sought to test how a change
in these human-controllable factors might influence two measures: the number of
daily cases against economic impact. If applied at the right level and with
up-to-date data to measure, policymakers would be able to make targeted
interventions and measure their cost. This study aims to provide a predictive
analytics framework to model, predict and simulate COVID-19 propagation and the
socio-economic impact of interventions intended to reduce the spread of the
disease such as policy and/or vaccine. It allows policymakers, government
representatives and business leaders to make better-informed decisions about
the potential effect of various interventions with forward-looking views via
scenario planning. We have leveraged a recently launched open-source COVID-19
big data platform and used published research to find potentially relevant
variables (features) and leveraged in-depth data quality checks and analytics
for feature selection and predictions. An advanced machine learning pipeline
has been developed armed with a self-evolving model, deployed on a modern
machine learning architecture. It has high accuracy for trend prediction
(back-tested with r-squared) and is augmented with interpretability for deeper
insights.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)が流行し、世界は新たな現実に突入した。
人間に制御可能なものもある(例)。
介入政策、移動性、ワクチンなど)一部はそうではない(例:ワクチン)。
天気)。
我々は、これらのコントロール可能な要因の変化が、経済的影響に対する日々のケースの数という2つの尺度にどのように影響するかを試そうとした。
適切なレベルと最新のデータを適用して測定すれば、政策立案者はターゲットとした介入を行い、コストを計測できるでしょう。
本研究は、新型コロナウイルスの伝播をモデル化し、予測し、シミュレーションするための予測分析フレームワークを提供することを目的としている。
政策立案者、政府代表者、ビジネスリーダーは、シナリオプランニングを通じて、様々な介入の潜在的な効果について、より良い決定を下すことができる。
私たちは最近ローンチしたオープンソースの新型コロナウイルス(covid-19)ビッグデータプラットフォームを活用し、公開研究によって潜在的な関連する変数(機能)を見つけ、詳細なデータ品質チェックと分析を機能選択と予測に活用しました。
先進的な機械学習パイプラインは、現代的な機械学習アーキテクチャにデプロイされた自己進化モデルを用いて開発された。
トレンド予測(r-squaredでバックテスト)の精度が高く、深い洞察の解釈可能性も向上している。
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