Fugu-MT 論文翻訳(概要): Population Age Group Sensitivity for COVID-19 Infections with Deep Learning

論文の概要: Population Age Group Sensitivity for COVID-19 Infections with Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00751v1
Date: Mon, 3 Jul 2023 04:56:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-05 14:27:58.019133
Title: Population Age Group Sensitivity for COVID-19 Infections with Deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習による新型コロナウイルス感染症に対する集団感度
Authors: Md Khairul Islam, Tyler Valentine, Royal Wang, Levi Davis, Matt Manner, Judy Fox
Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界中の政府や医療システムにとって前例のない課題を生み出している。この研究は、米国の郡レベルでの新型コロナウイルス感染率において最も影響力のある年齢層を特定することを目的としている。
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: The COVID-19 pandemic has created unprecedented challenges for governments and healthcare systems worldwide, highlighting the critical importance of understanding the factors that contribute to virus transmission. This study aimed to identify the most influential age groups in COVID-19 infection rates at the US county level using the Modified Morris Method and deep learning for time series. Our approach involved training the state-of-the-art time-series model Temporal Fusion Transformer on different age groups as a static feature and the population vaccination status as the dynamic feature. We analyzed the impact of those age groups on COVID-19 infection rates by perturbing individual input features and ranked them based on their Morris sensitivity scores, which quantify their contribution to COVID-19 transmission rates. The findings are verified using ground truth data from the CDC and US Census, which provide the true infection rates for each age group. The results suggest that young adults were the most influential age group in COVID-19 transmission at the county level between March 1, 2020, and November 27, 2021. Using these results can inform public health policies and interventions, such as targeted vaccination strategies, to better control the spread of the virus. Our approach demonstrates the utility of feature sensitivity analysis in identifying critical factors contributing to COVID-19 transmission and can be applied in other public health domains.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは、世界中の政府や医療システムにとって前例のない課題を生み出し、ウイルス感染に寄与する要因を理解することの重要性を強調している。本研究の目的は,修正モリス法と時系列ディープラーニングを用いて,米国郡レベルでのcovid-19感染率の最も影響力のある年齢層を特定することである。現状の時系列モデルであるTemporal Fusion Transformerを静的な特徴として,動的特徴として集団ワクチン接種状況について検討した。本研究では,これらの年齢群が感染率に与える影響を,個々の入力特徴を摂動させて分析し,その感度スコアに基づいて評価した。調査はCDCとUS Censusの地上の真実データを用いて検証し,各年齢層に対する感染率について検討した。その結果,2020年3月1日から2021年11月27日までの郡レベルでは,若年層が最も影響力のある年齢層であることが示唆された。これらの結果を用いることで、公衆衛生政策や予防接種戦略などの介入に役立ち、ウイルスの拡散を抑えることができる。本研究は、新型コロナウイルス感染に寄与する重要な要因を同定し、他の公衆衛生分野にも適用できる特徴感度分析の有用性を実証する。

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