論文の概要: Evaluating COVID-19 vaccine allocation policies using Bayesian $m$-top
exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12822v1
- Date: Mon, 30 Jan 2023 12:22:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 15:00:00.578778
- Title: Evaluating COVID-19 vaccine allocation policies using Bayesian $m$-top
exploration
- Title（参考訳）: Bayesian $m$-top Exploring を用いた COVID-19 ワクチン割当政策の評価
- Authors: Alexandra Cimpean, Timothy Verstraeten, Lander Willem, Niel Hens, Ann
Now\'e, Pieter Libin
- Abstract要約: マルチアーム・バンディット・フレームワークを用いてワクチンのアロケーション戦略を評価する新しい手法を提案する。
$m$-top Exploringにより、アルゴリズムは最高のユーティリティを期待する$m$ポリシーを学ぶことができる。
ベルギーのCOVID-19流行を個人モデルSTRIDEを用いて検討し、予防接種方針のセットを学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.122045119395594
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Individual-based epidemiological models support the study of fine-grained
preventive measures, such as tailored vaccine allocation policies, in silico.
As individual-based models are computationally intensive, it is pivotal to
identify optimal strategies within a reasonable computational budget. Moreover,
due to the high societal impact associated with the implementation of
preventive strategies, uncertainty regarding decisions should be communicated
to policy makers, which is naturally embedded in a Bayesian approach.
We present a novel technique for evaluating vaccine allocation strategies
using a multi-armed bandit framework in combination with a Bayesian anytime
$m$-top exploration algorithm. $m$-top exploration allows the algorithm to
learn $m$ policies for which it expects the highest utility, enabling experts
to inspect this small set of alternative strategies, along with their
quantified uncertainty. The anytime component provides policy advisors with
flexibility regarding the computation time and the desired confidence, which is
important as it is difficult to make this trade-off beforehand.
We consider the Belgian COVID-19 epidemic using the individual-based model
STRIDE, where we learn a set of vaccination policies that minimize the number
of infections and hospitalisations. Through experiments we show that our method
can efficiently identify the $m$-top policies, which is validated in a scenario
where the ground truth is available. Finally, we explore how vaccination
policies can best be organised under different contact reduction schemes.
Through these experiments, we show that the top policies follow a clear trend
regarding the prioritised age groups and assigned vaccine type, which provides
insights for future vaccination campaigns.
- Abstract（参考訳）: 個人ベースの疫学モデルは、シリコにおけるワクチン割り当てポリシーの調整など、きめ細かい予防策の研究を支援する。
個人ベースのモデルは計算量が多いため、合理的な計算予算内で最適な戦略を特定することが重要である。
また、予防戦略の実施に伴う社会的影響が大きいため、決定に関する不確実性は、自然にベイズ的アプローチに組み込まれている政策立案者に伝えられるべきである。
本稿では,ベイジアン・オン・トップ探索アルゴリズムと組み合わせたマルチアーム・バンディット・フレームワークを用いたワクチン配置戦略の評価手法を提案する。
m$-top explorationは、アルゴリズムが最高のユーティリティを期待する$m$ポリシーを学習することができ、専門家は、定量化された不確実性とともに、この小さな代替戦略を検査することができる。
任意のコンポーネントは、計算時間と望ましい信頼性に関する柔軟性を備えたポリシーアドバイザを提供します。
ベルギーのCOVID-19流行を個人モデルSTRIDEを用いて検討し,感染数や入院回数を最小限に抑える予防接種方針のセットを学習した。
実験により,本手法は,基礎的真理が利用できるシナリオで検証された$m$-topポリシーを効率的に識別できることを示す。
最後に, 異なる接触削減方式で予防接種政策を編成する方法について検討する。
これらの実験を通して, 最上位の政策は, 予防接種キャンペーンの先駆けとして, 優先年齢群と接種種型に関する明確な傾向を示す。
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