論文の概要: VacciNet: Towards a Smart Framework for Learning the Distribution Chain
Optimization of Vaccines for a Pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01112v1
- Date: Mon, 1 Aug 2022 19:37:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-03 12:56:00.171746
- Title: VacciNet: Towards a Smart Framework for Learning the Distribution Chain
Optimization of Vaccines for a Pandemic
- Title（参考訳）: vaccinet: パンデミックワクチンの流通連鎖最適化を学ぶためのスマートな枠組みを目指して
- Authors: Jayeeta Mondal, Jeet Dutta, Hrishav Bakul Barua
- Abstract要約: 我々は、VacciNetと呼ぶ、教師付き学習と強化学習(RL)を活用する新しいフレームワークを提唱した。
RLは、国の州におけるワクチン接種需要を予測し、また、調達と供給の最小コストのために、州における最適なワクチン割り当てを提案することができる。
- 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: Vaccinations against viruses have always been the need of the hour since long
past. However, it is hard to efficiently distribute the vaccines (on time) to
all the corners of a country, especially during a pandemic. Considering the
vastness of the population, diversified communities, and demands of a smart
society, it is an important task to optimize the vaccine distribution strategy
in any country/state effectively. Although there is a profusion of data (Big
Data) from various vaccine administration sites that can be mined to gain
valuable insights about mass vaccination drives, very few attempts has been
made towards revolutionizing the traditional mass vaccination campaigns to
mitigate the socio-economic crises of pandemic afflicted countries. In this
paper, we bridge this gap in studies and experimentation. We collect daily
vaccination data which is publicly available and carefully analyze it to
generate meaning-full insights and predictions. We put forward a novel
framework leveraging Supervised Learning and Reinforcement Learning (RL) which
we call VacciNet, that is capable of learning to predict the demand of
vaccination in a state of a country as well as suggest optimal vaccine
allocation in the state for minimum cost of procurement and supply. At the
present, our framework is trained and tested with vaccination data of the USA.
- Abstract（参考訳）: ウイルスに対するワクチンは、昔から常に時間を必要としてきた。
しかし、特にパンデミックの間、ワクチンを国中の隅々に(時間通りに)効果的に配布することは困難である。
人口の多さ、地域社会の多様化、スマート社会の要求を考えると、どの国・国家においてもワクチン流通戦略を効果的に最適化することが重要である。
様々なワクチン管理現場から収集されたデータ(ビッグデータ)が大量予防接種活動に関する貴重な洞察を得るために収集されているが、パンデミックに苦しむ国々の社会経済的危機を緩和するために、従来の大量予防接種キャンペーンに革命をもたらす試みはごくわずかである。
本稿では,研究と実験におけるこのギャップを橋渡しする。
毎日のワクチン接種データを収集し、それを慎重に分析し、完全な洞察と予測を生成する。
我々は,予防接種需要を予測できるVacciNet(VacciNet)と呼ばれる,監視学習・強化学習(RL)を活用した新たな枠組みを提案し,調達・供給の最小コストで国家に最適なワクチン割り当てを提案する。
現在,本フレームワークは米国における予防接種データを用いて訓練・試験されている。
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