論文の概要: Unifying Epidemic Models with Mixtures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04960v1
• Date: Fri, 7 Jan 2022 19:42:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-16 16:04:36.549399
• Title: Unifying Epidemic Models with Mixtures
• Title（参考訳）: 混合を伴うエピデミックモデルの統合
• Authors: Arnab Sarker, Ali Jadbabaie, Devavrat Shah
• Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックは、感染モデルに対する強固な理解の必要性を強調している。 本稿では2つのアプローチをブリッジする単純な混合モデルを提案する。 モデルは非機械的であるが、ネットワーク化されたSIRフレームワークに基づくプロセスの自然な結果として現れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.771032745045428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has emphasized the need for a robust understanding of epidemic models. Current models of epidemics are classified as either mechanistic or non-mechanistic: mechanistic models make explicit assumptions on the dynamics of disease, whereas non-mechanistic models make assumptions on the form of observed time series. Here, we introduce a simple mixture-based model which bridges the two approaches while retaining benefits of both. The model represents time series of cases and fatalities as a mixture of Gaussian curves, providing a flexible function class to learn from data compared to traditional mechanistic models. Although the model is non-mechanistic, we show that it arises as the natural outcome of a stochastic process based on a networked SIR framework. This allows learned parameters to take on a more meaningful interpretation compared to similar non-mechanistic models, and we validate the interpretations using auxiliary mobility data collected during the COVID-19 pandemic. We provide a simple learning algorithm to identify model parameters and establish theoretical results which show the model can be efficiently learned from data. Empirically, we find the model to have low prediction error. The model is available live at covidpredictions.mit.edu. Ultimately, this allows us to systematically understand the impacts of interventions on COVID-19, which is critical in developing data-driven solutions to controlling epidemics.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは、感染モデルに対する強固な理解の必要性を強調している。 現在の流行モデルは、メカニックか非メカニックかのどちらかに分類される: メカニックモデルは病気のダイナミクスを明示的に仮定するが、非メカニックモデルは観察された時系列の形で仮定する。 本稿では,両者の利点を保ちつつ,両者のアプローチを橋渡しする単純な混合モデルを提案する。 このモデルはガウス曲線の混合として一連のケースと死亡率を表し、従来の力学モデルと比較してデータから学ぶ柔軟な関数クラスを提供する。 モデルは非機械的だが、ネットワーク化されたSIRフレームワークに基づく確率過程の自然な結果として現れることを示す。 これにより、学習パラメータは、類似の非機械的モデルと比較してより意味のある解釈が可能となり、新型コロナウイルスパンデミックで収集された補助モビリティデータを用いて解釈を検証する。 モデルパラメータを同定し、モデルがデータから効率的に学習できることを示すための簡単な学習アルゴリズムを提供する。 経験的に、予測誤差が低いモデルが見つかる。 モデルはcovidpredictions.mit.eduで公開されている。 これにより、covid-19に対する介入が与える影響を体系的に理解することが可能になります。

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