[論文レビュー] Prediction and analysis of Coronavirus Disease 2019

Lin Jia, Kewen Li+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2020

Data-Driven Disease Surveillance参考文献 6被引用数 45

ひとこと要約

本論文は、COVID-19の感染拡大を3つの成長モデル（Logistic、Bertalanffy、Gompertz）を用いて適合させ、それらの適合性能を比較して武漢、他の中国地域、中国全体の感染者数と死亡者数の総計を予測する。

ABSTRACT

In December 2019, a novel coronavirus was found in a seafood wholesale market in Wuhan, China. WHO officially named this coronavirus as COVID-19. Since the first patient was hospitalized on December 12, 2019, China has reported a total of 78,824 confirmed CONID-19 cases and 2,788 deaths as of February 28, 2020. Wuhan's cumulative confirmed cases and deaths accounted for 61.1% and 76.5% of the whole China mainland , making it the priority center for epidemic prevention and control. Meanwhile, 51 countries and regions outside China have reported 4,879 confirmed cases and 79 deaths as of February 28, 2020. COVID-19 epidemic does great harm to people's daily life and country's economic development. This paper adopts three kinds of mathematical models, i.e., Logistic model, Bertalanffy model and Gompertz model. The epidemic trends of SARS were first fitted and analyzed in order to prove the validity of the existing mathematical models. The results were then used to fit and analyze the situation of COVID-19. The prediction results of three different mathematical models are different for different parameters and in different regions. In general, the fitting effect of Logistic model may be the best among the three models studied in this paper, while the fitting effect of Gompertz model may be better than Bertalanffy model. According to the current trend, based on the three models, the total number of people expected to be infected is 49852-57447 in Wuhan,12972-13405 in non-Hubei areas and 80261-85140 in China respectively. The total death toll is 2502-5108 in Wuhan, 107-125 in Non-Hubei areas and 3150-6286 in China respetively. COVID-19 will be over p robably in late-April, 2020 in Wuhan and before late-March, 2020 in other areas respectively.

研究の動機と目的

• 初期のCOVID-19流行のモデリングを動機づけ、短期予測を提供する。
• 流行の適合と予測のための3つの古典的成長モデルを評価する。
• 地域差（武漢、非湖北の中国、中国全体）と流行の終息条件を評価する。
• モデルの妥当性を検証するために、遡及的にSARSの傾向を適合させて検証する。

提案手法

• 2020年2月28日時点の中国および武漢のCOVID-19データに、3つの数理モデル（Logistic、Bertalanffy、Gompertz）を適合させる。
• モデル間および地域間で適合性能を比較し、最も適合する手法を識別する。
• モデルの予備的妥当性チェックとしてSARS流行の適合を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Logistic、Bertalanffy、Gompertzのうち、初期のCOVID-19症例データに最も適合するモデルはどれか？
• RQ2 研究期間時点で武漢、非湖北中国、中国全体の予測総感染者数と死亡者数はどうなるか？
• RQ3 地域間（武漢 vs. 非湖北中国 vs. 中国全体）でモデル適合はどう異なるか？

主な発見

• 3つのモデルは、パラメータと地域に応じて異なる予測を生み出す。
• Logisticモデルは、研究対象の3モデルの中で一般的に最も良い適合性能を示す。
• Gompertzモデルは、場合によってはBertalanffyモデルより適合が良い場合がある。
• 予測総数: 武漢の感染者数 49,852–57,447; 非湖北の感染者数 12,972–13,405; 中国の感染者数 80,261–85,140。
• 予測死亡数: 武漢の死亡者数 2,502–5,108; 非湖北の死亡者数 107–125; 中国の死亡者数 3,150–6,286。
• 本論文は、現在の傾向に基づき、武漢では2020年の4月下旬ごろ、他の地域では2020年3月下旬ごろに流行が終息する可能性があると示唆している。