[論文レビュー] Short-term forecasts of COVID-19 spread across Indian states until 1 May 2020

Neeraj Poonia, Sarita Azad|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 17被引用数 16

ひとこと要約

本研究では、2020年1月30日から4月21日までのリアルタイムデータを用いて、Holtの指数平滑法とARIMAモデルを適用し、インドの州および連邦直轄領における短期的なCOVID-19の感染者数および死亡者数の予測を実施した。2020年5月1日までに、累計感染者数は36,335.63例（95％予測区間：30,884.56～42,918.87例）、死亡者数は1,099.38名（95％予測区間：959.77～1,553.76名）に達すると予測され、マハーラーシュトラ州が最も影響を受ける州になると予測された。ケララ州およびカーナータカ州は、より低い深刻度ゾーンに移行すると予測された。

ABSTRACT

The very first case of corona-virus illness was recorded on 30 January 2020, in India and the number of infected cases, including the death toll, continues to rise. In this paper, we present short-term forecasts of COVID-19 for 28 Indian states and five union territories using real-time data from 30 January to 21 April 2020. Applying Holt's second-order exponential smoothing method and autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, we generate 10-day ahead forecasts of the likely number of infected cases and deaths in India for 22 April to 1 May 2020. Our results show that the number of cumulative cases in India will rise to 36335.63 [PI 95% (30884.56, 42918.87)], concurrently the number of deaths may increase to 1099.38 [PI 95% (959.77, 1553.76)] by 1 May 2020. Further, we have divided the country into severity zones based on the cumulative cases. According to this analysis, Maharashtra is likely to be the most affected states with around 9787.24 [PI 95% (6949.81, 13757.06)] cumulative cases by 1 May 2020. However, Kerala and Karnataka are likely to shift from the red zone (i.e. highly affected) to the lesser affected region. On the other hand, Gujarat and Madhya Pradesh will move to the red zone. These results mark the states where lockdown by 3 May 2020, can be loosened.

研究の動機と目的

• 2020年1月30日から4月21日までのリアルタイムデータを用いて、インドの28州および5つの連邦直轄領における短期的なCOVID-19感染者数および死亡者数の予測を提供すること。
• 累計感染者数の予測に基づいて、インドの州ごとにリスクゾーンに分類することで、パンデミックの深刻度を評価すること。
• 2020年5月3日ごろに、ロックダウン措置を慎重に緩和できる可能性がある州を特定することで、公衆衛生意思決定を支援すること。
• 低資源環境下における短期的流行予測の文脈で、Holtの2次指数平滑法とARIMAモデルの性能を比較すること。
• 現在の感染拡散状況が続く場合、インドにおけるパンデミックの見通しを2020年5月1日までに予測すること。

提案手法

• 日次累計感染者数および死亡者数の時系列データにおけるトレンドとレベルをモデル化するため、Holtの2次指数平滑法を適用した。
• 自己回帰統合移動平均（ARIMA）モデルを用いて、時間的依存性を捉え、将来の値を予測した。
• 2020年1月30日から4月21日までのリアルタイムデータを用い、インドの州および連邦直轄領における累計感染者数および死亡者数をカバーした。
• 2020年4月22日から5月1日までの10日先の予測を生成し、不確実性の評価のため95％予測区間（PI）を算出した。
• 予測された累計感染者数に基づいて、州を深刻度ゾーン（例：赤：非常に影響を受ける）に分類した。
• 地域ごとの報告および感染伝播の差異を踏まえて、予測値と観察されたデータのトレンドを比較・検証し、調整を行った。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2020年4月21日までのリアルタイムデータを用いて、2020年5月1日までのインドにおける累計感染者数および死亡者数の予測は何か？
• RQ2 短期的予測モデルに基づき、2020年5月1日時点で最も深刻な影響を受けると予測されるインドの州はどれか？
• RQ3 予測された感染者数に基づいて、2020年5月1日時点でインドの州の深刻度分類はどのように変化すると予想されるか？
• RQ4 Holtの指数平滑法とARIMAモデルは、インドのパンデミック推移の短期的トレンド予測において、どの程度一致するか？
• RQ5 どの州が、高リスクから低リスクゾーンに移行すると予想され、ロックダウン措置の緩和が検討可能になるとされるか？

主な発見

• モデルは、2020年5月1日までにインドの累計感染者数が36,335.63例に達すると予測され、95％予測区間は（30,884.56、42,918.87）である。
• インドの死亡者数は、2020年5月1日までに1,099.38名に達すると予測され、95％予測区間は（959.77、1,553.76）である。
• マハーラーシュトラ州は、2020年5月1日までに累計9,787.24例（95％予測区間：6,949.81～13,757.06例）の感染者数になると予測された。
• ケララ州およびカーナータカ州は、2020年5月1日までに赤ゾーン（非常に影響を受ける）からより低い深刻度カテゴリに移行すると予測された。
• गुजरात州およびマディヤ・プラデーシュ州は、赤ゾーンに移行すると予測され、感染拡散リスクが上昇していると示唆された。
• 予測結果から、ケララ州およびカーナータカ州のように感染者数の増加が止まりまたは安定する傾向を示す州では、2020年5月3日ごろにロックダウンの緩和を検討できる可能性があるとされた。