論文の概要: Modeling COVID-19 spread in the USA using metapopulation SIR models coupled with graph convolutional neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02043v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 18:06:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:08:24.108492
• Title: Modeling COVID-19 spread in the USA using metapopulation SIR models coupled with graph convolutional neural networks
• Title（参考訳）: グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いたSIRモデルを用いた米国内におけるCOVID-19のモデル化
• Authors: Petr Kisselev, Padmanabhan Seshaiyer,
• Abstract要約: グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)は、データ集約的な課題に対処する上で、非常に有望であることを示している。 メタポピュレーション間の人体移動を取り入れることで、感受性-感染-回復モデル(SIR)の予測を改善する試みがいくつかなされている。 近年,GCN-SIRのハイブリッド手法は,地域レベルで収集したデータに対して,既存の手法よりも優れていることが報告されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Graph convolutional neural networks (GCNs) have shown tremendous promise in addressing data-intensive challenges in recent years. In particular, some attempts have been made to improve predictions of Susceptible-Infected-Recovered (SIR) models by incorporating human mobility between metapopulations and using graph approaches to estimate corresponding hyperparameters. Recently, researchers have found that a hybrid GCN-SIR approach outperformed existing methodologies when used on the data collected on a precinct level in Japan. In our work, we extend this approach to data collected from the continental US, adjusting for the differing mobility patterns and varying policy responses. We also develop the strategy for real-time continuous estimation of the reproduction number and study the accuracy of model predictions for the overall population as well as individual states. Strengths and limitations of the GCN-SIR approach are discussed as a potential candidate for modeling disease dynamics.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)は、近年、データ集約的な課題に対処する上で、非常に有望であることを示している。 特に、メタポピュレーション間の人体移動を取り入れ、グラフアプローチを用いて対応するハイパーパラメーターを推定することにより、感受性-感染-回復モデル(SIR)の予測を改善する試みがある。 近年,GCN-SIRのハイブリッド手法は,地域レベルで収集したデータに対して,既存の手法よりも優れていることが報告されている。 本研究は,大陸アメリカから収集したデータにアプローチを拡張し,異なるモビリティパターンと異なるポリシー応答を調整した。 また,再現数をリアルタイムに連続的に推定する戦略を開発し,個体群全体および個々の状態に対するモデル予測の精度について検討する。 GCN-SIRアプローチの強度と限界は、疾患のダイナミクスをモデル化するための潜在的候補として議論される。

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