[논문 리뷰] Predictions of 2019-nCoV Transmission Ending via Comprehensive Methods

Tianyu Zeng, Yunong Zhang외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 12.

COVID-19 diagnosis using AI참고 문헌 16인용 수 36

한 줄 요약

이 논문은 MMODEs-NN 다중 모델 프레임워크와 모델 프리 방법을 제시하여 중국의 성 간 COVID-19 전파를 예측하며 2020년 2월 18일 이전에 둔화되고 2020년 4월 이전에 끝난다고 시사한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 전통적인 전염병 모델을 넘어서는 포괄적 예측 접근의 필요성을 제기한다.
• 인터프로빈셜 전파를 시뮬레이션하기 위한 다중 모델 ODE 기반 신경망(MMODEs-NN)을 개발한다.
• sigmoid, Gaussian, Poisson 분포를 사용한 빠르고 선형인 모델 프리 방법을 소개한다.
• 통제 정책과 이동 패턴이 전파 역학과 종료 시점에 미치는 영향을 평가한다.

제안 방법

• ODE 활성화 방법을 통해 운송을 시뮬레이션하기 위해 MMODEs-NN를 도입한다.
• sigmoid, Gaussian, Poisson 분포를 기반으로 한 모델 프리 방법을 적용한다.
• 합리적인 예측을 위한 선형성과 계산 효율성을 보장한다.
• 초기 2020년 발생의 맥락에서 예측을 평가하기 위한 수치 실험을 수행한다.
• 특수 정책이 성 간 전파 역학에 어떤 영향을 미쳤는지 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 중국 본토의 성 간 전파를 MMODEs-NN 및 모델 프리 접근법으로 정확히 예측할 수 있는가?
• RQ2 통제 정책과 춘제 이동 수요가 전파의 둔화 시점과 종료 시점에 영향을 미치는가?
• RQ3 이 포괄적 방법으로 2019-nCoV 발발의 종료 시점은 어느 정도로 예측되는가?
• RQ4 이 방법들이 전통적 전염병 모델과 비교했을 때 예측 정확성 면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 일부 성에서 특수 정책이 전파를 통제하는 데 성공했다.
• 전파는 2020년 2월 18일 이전에 둔화될 것으로 예측된다.
• 전파는 2020년 4월 이전에 종료될 것으로 예측된다.
• 제안된 방법은 2019-nCoV 종결에 대해 일관되고 합리적인 예측을 제공한다.