論文の概要: Epidemic-guided deep learning for spatiotemporal forecasting of Tuberculosis outbreak
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10786v1
- Date: Sat, 15 Feb 2025 12:39:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:14:14.514193
- Title: Epidemic-guided deep learning for spatiotemporal forecasting of Tuberculosis outbreak
- Title（参考訳）: 結核流行の時空間予測のためのエピデミック誘導深層学習
- Authors: Madhab Barman, Madhurima Panja, Nachiketa Mishra, Tanujit Chakraborty,
- Abstract要約: 結核 (TB) は、複雑な伝達ダイナミクスによって引き起こされ、人口移動や行動の変化などの要因の影響を受けながら、世界的健康上の課題である。
先進的な深層学習技術と機械的疫学の原則を融合させるエピデミックガイド型深層学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Tuberculosis (TB) remains a formidable global health challenge, driven by complex spatiotemporal transmission dynamics and influenced by factors such as population mobility and behavioral changes. We propose an Epidemic-Guided Deep Learning (EGDL) approach that fuses mechanistic epidemiological principles with advanced deep learning techniques to enhance early warning systems and intervention strategies for TB outbreaks. Our framework is built upon a networked Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) model augmented with a saturated incidence rate and graph Laplacian diffusion, capturing both long-term transmission dynamics and region-specific population mobility patterns. Compartmental model parameters are rigorously estimated using Bayesian inference via the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach. Theoretical analysis leveraging the comparison principle and Green's formula establishes global stability properties of the disease-free and endemic equilibria. Building on these epidemiological insights, we design two forecasting architectures, EGDL-Parallel and EGDL-Series, that integrate the mechanistic outputs of the networked SIR model within deep neural networks. This integration mitigates the overfitting risks commonly encountered in data-driven methods and filters out noise inherent in surveillance data, resulting in reliable forecasts of real-world epidemic trends. Experiments conducted on TB incidence data from 47 prefectures in Japan demonstrate that our approach delivers robust and accurate predictions across multiple time horizons (short to medium-term forecasts). Additionally, incorporating uncertainty quantification through conformal prediction enhances the model's practical utility for guiding targeted public health interventions.
- Abstract（参考訳）: 結核(TB)は、複雑な時空間伝達のダイナミクスによって引き起こされ、人口移動や行動の変化などの要因の影響を受けながら、世界的健康上の課題である。
本稿では,機械的疫学の原則を高度な深層学習技術と融合させ,早期警戒システムとTBアウトブレイクに対する介入戦略を強化するためのEGDL(Epidemic-Guided Deep Learning)アプローチを提案する。
我々のフレームワークは、飽和入射率とグラフラプラシア拡散で強化されたネットワーク化された感受性-感染-回復(SIR)モデルに基づいており、長期伝達ダイナミクスと地域固有の人口移動パターンの両方を捉えている。
比較モデルパラメータはマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)法によるベイズ推定を用いて厳密に推定される。
比較原理とグリーンの公式を利用した理論的解析は、病原性および内因性平衡のグローバルな安定性を確立する。
これらの疫学的知見に基づいて、深層ニューラルネットワークにネットワーク化されたSIRモデルの機械的出力を統合する、EGDL-ParallelとEGDL-Seriesという2つの予測アーキテクチャを設計する。
この統合は、データ駆動方式で一般的に発生する過度に適合するリスクを軽減し、監視データに固有のノイズを除去する。
全国47都道府県で実施したTB入射データから,複数の時間的地平線(短・中・短・短・短・短・短)に頑健かつ正確な予測が得られた。
さらに、共形予測による不確実性定量化の導入は、対象の公衆衛生介入を導くためのモデルの実用性を高める。
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