[論文レビュー] Predictions of 2019-nCoV Transmission Ending via Comprehensive Methods

Tianyu Zeng, Yunong Zhang+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 12, 2020

COVID-19 diagnosis using AI参考文献 16被引用数 36

ひとこと要約

本論文は多モデルフレームワーク（MMODEs-NN）とモデルフリー手法を提案し、中国の省間COVID-19拡散を予測する。2020年2月18日以前に減速し、2020年4月以前に終息することを示唆する。

ABSTRACT

Since the SARS outbreak in 2003, a lot of predictive epidemiological models have been proposed. At the end of 2019, a novel coronavirus, termed as 2019-nCoV, has broken out and is propagating in China and the world. Here we propose a multi-model ordinary differential equation set neural network (MMODEs-NN) and model-free methods to predict the interprovincial transmissions in mainland China, especially those from Hubei Province. Compared with the previously proposed epidemiological models, the proposed network can simulate the transportations with the ODEs activation method, while the model-free methods based on the sigmoid function, Gaussian function, and Poisson distribution are linear and fast to generate reasonable predictions. According to the numerical experiments and the realities, the special policies for controlling the disease are successful in some provinces, and the transmission of the epidemic, whose outbreak time is close to the beginning of China Spring Festival travel rush, is more likely to decelerate before February 18 and to end before April 2020. The proposed mathematical and artificial intelligence methods can give consistent and reasonable predictions of the 2019-nCoV ending. We anticipate our work to be a starting point for comprehensive prediction researches of the 2019-nCoV.

研究の動機と目的

• 伝統的な疫学モデルを超えた包括的な予測手法の必要性を動機づける。
• 省間の伝播をシミュレートするための多モデルODEベースのニューラルネットワーク（MMODEs-NN）を開発する。
• シグモイド分布、ガウス分布、ポアソン分布を用いる高速で線形なモデルフリー手法を導入する。
• 制御政策と移動パターンが伝播ダイナミクスと終息時期に与える影響を評価する。

提案手法

• ODE活性化法を用いて輸送をシミュレートするためにMMODEs-NNを導入する。
• シグモイド、ガウス、ポアソン分布に基づくモデルフリー手法を迅速な予測に適用する。
• 予測の妥当性のために手法を線形かつ計算効率が高いものとする。
• 2020年初頭の流行の文脈で予測を評価する数値実験を実施する。
• 特別政策が省間伝播ダイナミクスに与えた影響を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 中国本土の省間伝播をMMODEs-NNとモデルフリー手法で正確に予測できるか？
• RQ2 制御政策と春節の旅行ラッシュは伝播の減速・終息の時期に影響を与えるか？
• RQ3 これらの包括的手法の下で2019-nCoV流行の終息時期はいつと予測されるか？
• RQ4 予測精度においてこれらの手法は従来の疫学モデルとどのように比較されるか？

主な発見

• 一部の省での特別な政策が伝播を抑制するのに成功している。
• 伝播は2020年2月18日以前に減速すると予測される。
• 伝播は2020年4月以前に終息すると予測される。
• 提案手法は2019-nCoV終息に対して一貫性があり妥当な予測を提供する。