論文の概要: Detecting individual-level infections using sparse group-testing through graph-coupled hidden Markov models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02557v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 03:12:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 17:09:23.014056
• Title: Detecting individual-level infections using sparse group-testing through graph-coupled hidden Markov models
• Title（参考訳）: グラフ結合型隠れマルコフモデルによるスパースグループ検査による個人レベルの感染の検出
• Authors: Zahra Gholamalian, Zeinab Maleki, MasoudReza Hashemi, Pouria Ramazi
• Abstract要約: グラフ結合型マルコフモデルを拡張し,感染状況を隠蔽状態とし,グループテストの結果を観察した。 スパーステストの扱いは未解決のままだが、パンデミック期間中にグループスクリーニングを用いて個人感染状況を正確に推定する可能性が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying the infection status of each individual during infectious diseases informs public health management. However, performing frequent individual-level tests may not be feasible. Instead, sparse and sometimes group-level tests are performed. Determining the infection status of individuals using sparse group-level tests remains an open problem. We have tackled this problem by extending graph-coupled hidden Markov models with individuals infection statuses as the hidden states and the group test results as the observations. We fitted the model to simulation datasets using the Gibbs sampling method. The model performed about 0.55 AUC for low testing frequencies and increased to 0.80 AUC in the case where the groups were tested every day. The model was separately tested on a daily basis case to predict the statuses over time and after 15 days of the beginning of the spread, which resulted in 0.98 AUC at day 16 and remained above 0.80 AUC until day 128. Therefore, although dealing with sparse tests remains unsolved, the results open the possibility of using initial group screenings during pandemics to accurately estimate individuals infection statuses.
• Abstract（参考訳）: 感染症における各個人の感染状況の特定は、公衆衛生管理に寄与する。 しかし、頻繁な個別レベルのテストの実行は不可能かもしれない。 代わりにスパーステストやグループレベルのテストが行われる。 少人数のグループレベルのテストによる個人の感染状況の決定は、まだ未解決の問題である。 我々は,グラフ結合型隠れマルコフモデルを拡張し,個人感染状態を隠蔽状態とし,グループ検査結果を観察した。 このモデルをgibbsサンプリング法を用いたシミュレーションデータセットに適用した。 このモデルは低試験周波数で約0.55 AUCを実行し、グループを毎日テストする場合は0.80 AUCに増加した。 このモデルは、拡散開始から15日後に状況を予測するために、毎日のケースで別々にテストされ、16日目に0.98 AUCとなり、128日目まで0.80 AUCを超えていた。 したがって、スパーステストの扱いは未解決のままであるが、パンデミック時にグループスクリーニングを用いて個人感染状況を正確に推定する可能性が開けている。

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