論文の概要: A Climate-Aware Deep Learning Framework for Generalizable Epidemic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19611v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 14:04:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.845011
• Title: A Climate-Aware Deep Learning Framework for Generalizable Epidemic Forecasting
• Title（参考訳）: 一般化可能なエピデミック予測のための気候を考慮した深層学習フレームワーク
• Authors: Jinpyo Hong, Rachel E. Baker,
• Abstract要約: ForecastNet-XCLは、RSVのリアルタイム監視にアクセスすることなく、気候や時間データに基づいて、100週間前の正確なRSV予測を生成する。 ForecastNet-XCLは、統計ベースライン、個々のニューラルネット、および従来のアンサンブル手法を、内部およびクロスステートのシナリオで確実に上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precise outbreak forecasting of infectious diseases is essential for effective public health responses and epidemic control. The increased availability of machine learning (ML) methods for time-series forecasting presents an enticing avenue to enhance outbreak forecasting. Though the COVID-19 outbreak demonstrated the value of applying ML models to predict epidemic profiles, using ML models to forecast endemic diseases remains underexplored. In this work, we present ForecastNet-XCL (an ensemble model based on XGBoost+CNN+BiLSTM), a deep learning hybrid framework designed to addresses this gap by creating accurate multi-week RSV forecasts up to 100 weeks in advance based on climate and temporal data, without access to real-time surveillance on RSV. The framework combines high-resolution feature learning with long-range temporal dependency capturing mechanisms, bolstered by an autoregressive module trained on climate-controlled lagged relations. Stochastic inference returns probabilistic intervals to inform decision-making. Evaluated across 34 U.S. states, ForecastNet-XCL reliably outperformed statistical baselines, individual neural nets, and conventional ensemble methods in both within- and cross-state scenarios, sustaining accuracy over extended forecast horizons. Training on climatologically diverse datasets enhanced generalization furthermore, particularly in locations having irregular or biennial RSV patterns. ForecastNet-XCL's efficiency, performance, and uncertainty-aware design make it a deployable early-warning tool amid escalating climate pressures and constrained surveillance resources.
• Abstract（参考訳）: 感染症の正確な流行予測は、公衆衛生の効果的な対応と疫病対策に不可欠である。 時系列予測のための機械学習(ML)手法の高可用性向上は、アウトブレイク予測を強化するための魅力的な道を示す。 新型コロナウイルス(COVID-19)の流行は、流行の予測にMLモデルを適用する価値を示したが、内因性疾患の予測にMLモデルを使用した場合、まだ探索が進んでいない。 本稿では,このギャップに対処するために,気候や時間データに基づいて,複数週間の正確なRSV予測を100週間前まで作成し,リアルタイムのRSV監視を行うことなく,そのギャップに対処する学習ハイブリッドフレームワークであるForecastNet-XCL(XGBoost+CNN+BiLSTMをベースとしたアンサンブルモデル)を提案する。 このフレームワークは、高分解能な特徴学習と長期の時間依存性キャプチャ機構を組み合わせることで、気候制御ラッチ関係に基づいて訓練された自己回帰モジュールによって強化される。 確率的推論は確率的間隔を返して意思決定を知らせる。 アメリカ合衆国34州で評価され、フォアキャストNet-XCLは統計ベースライン、個々のニューラルネット、および従来のアンサンブル法を内外のシナリオとクロスステートのシナリオの両方で確実に上回り、予測地平線を超えて精度を保った。 気候学的に多様なデータセットのトレーニングにより、特に不規則なRSVパターンや二年周期のRSVパターンを持つ場所での一般化がさらに促進された。 ForecastNet-XCLの効率性、性能、不確実性を認識した設計は、気候圧力と制限された監視資源の増大の中で、早期警戒ツールとしてデプロイ可能である。

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