論文の概要: Forecasting new diseases in low-data settings using transfer learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05059v1
- Date: Thu, 7 Apr 2022 17:54:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-12 18:06:59.423071
- Title: Forecasting new diseases in low-data settings using transfer learning
- Title（参考訳）: 転送学習を用いた低データ環境における新しい疾患予測
- Authors: Kirstin Roster, Colm Connaughton, Francisco A. Rodrigues
- Abstract要約: 転帰学習を用いた新しい疾患の予測に,関連疾患の知識がいかに役立つかを示す。
転送学習は,対象疾患のデータに基づくモデルを超えても,予測を改善する可能性を秘めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent infectious disease outbreaks, such as the COVID-19 pandemic and the
Zika epidemic in Brazil, have demonstrated both the importance and difficulty
of accurately forecasting novel infectious diseases. When new diseases first
emerge, we have little knowledge of the transmission process, the level and
duration of immunity to reinfection, or other parameters required to build
realistic epidemiological models. Time series forecasts and machine learning,
while less reliant on assumptions about the disease, require large amounts of
data that are also not available in early stages of an outbreak. In this study,
we examine how knowledge of related diseases can help make predictions of new
diseases in data-scarce environments using transfer learning. We implement both
an empirical and a theoretical approach. Using empirical data from Brazil, we
compare how well different machine learning models transfer knowledge between
two different disease pairs: (i) dengue and Zika, and (ii) influenza and
COVID-19. In the theoretical analysis, we generate data using different
transmission and recovery rates with an SIR compartmental model, and then
compare the effectiveness of different transfer learning methods. We find that
transfer learning offers the potential to improve predictions, even beyond a
model based on data from the target disease, though the appropriate source
disease must be chosen carefully. While imperfect, these models offer an
additional input for decision makers during pandemic response.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックやブラジルのジカ熱など最近の感染症の流行は、新しい感染症を正確に予測することの重要性と難しさの両方を示している。
新しい疾患が現れると、伝染過程、再感染に対する免疫のレベルと持続時間、または現実的な疫学モデルを構築するのに必要な他のパラメータについてほとんど知識が得られない。
時系列予測と機械学習は、病気に関する仮定にはあまり依存していないが、アウトブレイクの初期段階でも利用できない大量のデータを必要とする。
本研究では,関連する疾患の知識が,トランスファー・ラーニングを用いてデータ収集環境における新たな疾患の予測にどのように役立つかを検討する。
経験的アプローチと理論的アプローチの両方を実装します。
ブラジルの実証データを用いて、異なる機械学習モデルがどのように2つの病気のペア間で知識を伝達するかを比較する。
(i)デング、ジカ、及び
(II)インフルエンザとCOVID-19。
理論的解析では,SIR構成モデルを用いて異なる伝送率と回復率を用いてデータを生成し,異なる転送学習手法の有効性を比較する。
転送学習は,対象疾患のデータに基づくモデルを超えても,予測を改善する可能性を秘めているが,適切なソース疾患を慎重に選択する必要がある。
これらのモデルは不完全だが、パンデミック対応中に意思決定者にさらなるインプットを提供する。
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