論文の概要: Multi-modal Adaptive Estimation for Temporal Respiratory Disease Outbreak

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08578v3
• Date: Fri, 19 Sep 2025 17:05:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 14:11:07.296754
• Title: Multi-modal Adaptive Estimation for Temporal Respiratory Disease Outbreak
• Title（参考訳）: 経時的呼吸器疾患アウトブレイクに対するマルチモーダル適応推定法
• Authors: Hong Liu, Kerui Cen, Yanxing Chen, Zige Liu, Dong Chen, Zifeng Yang, Chitin Hon,
• Abstract要約: MAESTROは、スペクトル時間モデリングとマルチモーダルデータ融合を統合する、新しく統一されたフレームワークである。 香港の11年以上のデータから評価すると、MAESTRO は R-square 0.956 に適合する優れたモデルを実現している。 モジュラーで再現可能なパイプラインは、他の地域や病原体への展開と拡張を容易にするために公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.861941883057098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Timely and robust influenza incidence forecasting is critical for public health decision-making. This paper presents MAESTRO (Multi-modal Adaptive Estimation for Temporal Respiratory Disease Outbreak), a novel, unified framework that synergistically integrates advanced spectro-temporal modeling with multi-modal data fusion, including surveillance, web search trends, and meteorological data. By adaptively weighting heterogeneous data sources and decomposing complex time series patterns, the model achieves robust and accurate forecasts. Evaluated on over 11 years of Hong Kong influenza data (excluding the COVID-19 period), MAESTRO demonstrates state-of-the-art performance, achieving a superior model fit with an R-square of 0.956. Extensive ablations confirm the significant contributions of its multi-modal and spectro-temporal components. The modular and reproducible pipeline is made publicly available to facilitate deployment and extension to other regions and pathogens, presenting a powerful tool for epidemiological forecasting.
• Abstract（参考訳）: タイムリーで堅牢なインフルエンザの流行予測は公衆衛生上の決定に不可欠である。 本稿では,高度分光時間モデルとマルチモーダルデータ融合(監視,Web検索,気象データなど)を相乗的に統合する新しい統合フレームワークであるMAESTROについて述べる。 不均一なデータソースを適応的に重み付けし、複雑な時系列パターンを分解することにより、モデルは堅牢で正確な予測を達成する。 香港のインフルエンザデータ(COVID-19期間を除く)を11年以上にわたって評価し、MAESTROは最先端のパフォーマンスを示し、R-squareの0.956に適合する優れたモデルを実現した。 広範囲にわたるアブレーションは、その多モードおよび分光時相成分の顕著な寄与を裏付ける。 モジュール的で再現可能なパイプラインは、他の地域や病原体への展開と拡張を容易にするために公開されており、疫学的予測のための強力なツールを提供する。

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