[논문 리뷰] Short-term forecasts of COVID-19 spread across Indian states until 1 May 2020

Neeraj Poonia, Sarita Azad|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 27.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 17인용 수 16

한 줄 요약

이 연구는 2020년 1월 30일부터 4월 21일까지의 실시간 데이터를 활용하여 인도 주 및 연방정치지자체의 단기 코로나19 확진자 수와 사망자 수를 예측하기 위해 홀트의 지수평활화 및 ARIMA 모델을 적용한다. 2020년 5월 1일 기준으로 누적 확진자 수는 36,335.63명(95% PI: 30,884.56–42,918.87명), 사망자 수는 1,099.38명(95% PI: 959.77–1,553.76명)으로 예측되며, 가장 영향을 많이 받는 주로 마하라슈트라 주가 예측된다. 케랄라 주와 칸카타카 주는 낮은 심각도 지역으로 전환될 것으로 보인다.

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.

연구 동기 및 목표

• 실시간 데이터를 활용하여 인도 28개 주 및 5개 연방정치지자체의 단기 코로나19 확진자 수와 사망자 수를 예측하는 것.
• 누적 확진자 수 예측 기반으로 인도 주들을 위험 구역으로 분류하여 패안의 심각도를 평가하는 것.
• 2020년 5월 3일까지 봉쇄 조치를 조심스럽게 완화할 수 있는 주를 식별함으로써 공중보건 의사결정 지원하는 것.
• 저자원 환경에서 단기 유행 예측에 적합한 홀트의 2차 지수평활화와 ARIMA 모델의 성능을 비교하는 것.
• 현재 전파 조건을 유지할 경우, 2020년 5월 1일까지 인도의 유행 전개 궤적을 예측하는 것.

제안 방법

• 일일 확진자 수 및 사망자 수의 시계열 데이터에서 추세와 수준를 모델링하기 위해 홀트의 2차 지수평활화를 적용하였다.
• 시간적 의존성과 향후 값 예측을 포착하기 위해 자기회귀통합이동평균(ARIMA) 모델을 활용하였다.
• 2020년 1월 30일부터 4월 21일까지의 실시간 데이터를 사용하여 인도 주 및 연방정치지자체의 누적 확진자 수와 사망자 수를 포함하였다.
• 2020년 4월 22일부터 5월 1일까지 10일 후 예측을 생성하였으며, 불확실성 정량화를 위해 95% 예측구간(PI)을 사용하였다.
• 예측된 누적 확진자 수 기반으로 주들을 심각도 구역(예: 빨간색은 고도로 영향을 받음)으로 분류하였다.
• 지역적 보고 및 전파 격차를 고려하여 예측 결과를 관측된 데이터 추세와 비교하고 조정함으로써 모델 출력값을 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2020년 4월 21일까지의 실시간 데이터를 기반으로, 2020년 5월 1일 기준으로 인도의 누적 확진자 수와 사망자 수는 예측되나?
• RQ2 단기 예측 모델 기반으로, 2020년 5월 1일 기준으로 가장 높은 질병 부담을 겪을 것으로 예상되는 인도 주는 어디인가?
• RQ3 예측된 확진자 수 기반으로, 2020년 5월 1일 기준으로 인도 주들의 심각도 분류는 어떻게 변화할 것인가?
• RQ4 홀트의 지수평활화와 ARIMA 모델이 인도의 유행 전개 궤적에 대한 단기 추세 예측에서 얼마나 일치하는가?
• RQ5 어느 주들이 고위험 구역에서 저위험 구역으로 전환되어, 봉쇄 조치 완화가 가능할 것으로 보이는가?

주요 결과

• 모델은 2020년 5월 1일 기준으로 인도의 누적 확진자 수를 36,335.63명으로 예측하였으며, 95% 예측구간은 (30,884.56, 42,918.87)이다.
• 2020년 5월 1일 기준으로 사망자 수는 1,099.38명으로 예측되었으며, 95% 예측구간은 (959.77, 1,553.76)이다.
• 마하라슈트라 주는 2020년 5월 1일 기준으로 예상 누적 확진자 수가 9,787.24명(95% PI: 6,949.81–13,757.06)으로 가장 영향을 많이 받는 주로 예측된다.
• 케랄라 주와 칸카타카 주는 2020년 5월 1일 기준으로 빨간색 구역(고도로 영향을 받음)에서 더 낮은 심각도 카테고리로 전환될 것으로 예측된다.
• 구자라트 주와 마디아프라데시 주는 빨간색 구역으로 진입할 것으로 예측되어 전파 위험이 증가하고 있음을 시사한다.
• 예측 결과에 따르면, 케랄라 주와 칸카타카 주처럼 확진자 수 추세가 감소하거나 안정세를 보이는 주들에서는 2020년 5월 3일까지 봉쇄 조치 완화를 고려할 수 있다.