論文の概要: Machine Learning for Infectious Disease Risk Prediction: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03037v1
• Date: Sun, 6 Aug 2023 06:57:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 16:58:12.000413
• Title: Machine Learning for Infectious Disease Risk Prediction: A Survey
• Title（参考訳）: 感染症リスク予測のための機械学習
• Authors: Mutong Liu, Yang Liu, Jiming Liu
• Abstract要約: 本稿では,機械学習が病気の伝達パターンを定量的に特徴づける上で,いかに重要な役割を果たせるかを体系的に記述する。 モデル入力の処理、タスク指向の目的の設計、性能評価の実行において直面する課題について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.030548098195258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infectious diseases, either emerging or long-lasting, place numerous people at risk and bring heavy public health burdens worldwide. In the process against infectious diseases, predicting the epidemic risk by modeling the disease transmission plays an essential role in assisting with preventing and controlling disease transmission in a more effective way. In this paper, we systematically describe how machine learning can play an essential role in quantitatively characterizing disease transmission patterns and accurately predicting infectious disease risks. First, we introduce the background and motivation of using machine learning for infectious disease risk prediction. Next, we describe the development and components of various machine learning models for infectious disease risk prediction. Specifically, existing models fall into three categories: Statistical prediction, data-driven machine learning, and epidemiology-inspired machine learning. Subsequently, we discuss challenges encountered when dealing with model inputs, designing task-oriented objectives, and conducting performance evaluation. Finally, we conclude with a discussion of open questions and future directions.
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