論文の概要: Towards Graph Neural Network Surrogates Leveraging Mechanistic Expert Knowledge for Pandemic Response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06500v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 15:54:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:07:36.359353
• Title: Towards Graph Neural Network Surrogates Leveraging Mechanistic Expert Knowledge for Pandemic Response
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによるパンデミック応答の機械的知識の活用
• Authors: Agatha Schmidt, Henrik Zunker, Alexander Heinlein, Martin J. Kühn,
• Abstract要約: 我々は、空間的かつ人口統計学的に解決された伝染病モデルを構築し、パンデミックの初期段階を表すデータセットのためのグラフニューラルネットワークを訓練する。 提案手法は、オンザフライ実行の可能性をもたらし、低バリアWebアプリケーションにおける病気のダイナミクスモデルの統合をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License:
• Abstract: During the COVID-19 crisis, mechanistic models have been proven fundamental to guide evidence-based decision making. However, time-critical decisions in a dynamically changing environment restrict the time available for modelers to gather supporting evidence. As infectious disease dynamics are often heterogeneous on a spatial or demographic scale, models should be resolved accordingly. In addition, with a large number of potential interventions, all scenarios can barely be computed on time, even when using supercomputing facilities. We suggest to combine complex mechanistic models with data-driven surrogate models to allow for on-the-fly model adaptations by public health experts. We build upon a spatially and demographically resolved infectious disease model and train a graph neural network for data sets representing early phases of the pandemic. The resulting networks reached an execution time of less than a second, a significant speedup compared to the metapopulation approach. The suggested approach yields potential for on-the-fly execution and, thus, integration of disease dynamics models in low-barrier website applications. For the approach to be used with decision-making, datasets with larger variance will have to be considered.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、証拠に基づく意思決定を導くためのメカニスティックモデルが証明されてきた。 しかし、動的に変化する環境における時間的決定は、モデラーが支持する証拠を集めるために利用可能な時間を制限する。 感染症のダイナミクスは、しばしば空間的または人口的スケールで不均一であるので、モデルもそれに従って解決されるべきである。 加えて、潜在的な介入が多々あるため、スーパーコンピュータ設備を使用しても、すべてのシナリオを時間通りに計算することはほとんどできない。 我々は、複雑な力学モデルとデータ駆動サロゲートモデルを組み合わせることで、公衆衛生の専門家によるオンザフライモデル適応を可能にすることを提案する。 我々は、空間的かつ人口統計学的に解決された伝染病モデルを構築し、パンデミックの初期段階を表すデータセットのためのグラフニューラルネットワークを訓練する。 結果として得られたネットワークは1秒未満の実行時間に達し、メタポピュレーションアプローチに比べて大幅に高速化された。 提案手法は、オンザフライ実行の可能性をもたらし、低バリアWebアプリケーションにおける病気のダイナミクスモデルの統合をもたらす。 意思決定に使用するアプローチには、大きな分散を持つデータセットを検討する必要がある。

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