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J-GLOBAL ID：202102229301258123   整理番号：21A3309318

感染症動態モデルと動的Bayesを用いた公衆衛生緊急事態のシナリオ予測【JST・京大機械翻訳】

Scenario prediction of public health emergencies using infectious disease dynamics model and dynamic Bayes

著者 (2件)： Gao Shan (School of Business, Central South University, Changsha, Hunan, 430074, China) ,  Wang Hanyi (School of Business, Central South University, Changsha, Hunan, 430074, China)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 127  ページ： 334-346  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,公衆衛生緊急事態(PHE)のシナリオ演繹のための感染症動態モデル(IDDモデル)と動的Bayesネットワーク(DBN)の予測値を議論することを目的とした。PHEの進化法則と基本的知識のメタシナリオ表現に基づいて,本研究は,PHEのシナリオ推論と進化経路解析のためのDBNシナリオ推論モデルを確立した。同時に,SIRネットワークの平均場動力学モデルに基づいて,次元縮小プロセスを実行して,IDDモデルに基づく流行規模と流行時間を計算して,緊急対策(検疫)の下で閾値と流行時間の計算方法を決定した。Coronaウイルス疾患(COVID)流行を,DBNシナリオ演繹の結果を分析するために用例として実施して,感染性疾患動力学モデルを用いて,COVID流行の生殖数,ピーク到着時間,流行時間,および潜伏時間の数を分析した。M1測定がS1状態を処理するために使用されたあと,状態確率と真(T)の確率が最も高く,それぞれ91.05と90.21であった。流行の発達の6段階で,流行はレベル5まで発達し,感染者の数は約26であり,推定損失は約2200万元であった。O1O3スキームの総合的累積前景(CF)値は,それぞれ-1.34,-1.21,-0.77であり,最終CF値は,それぞれ-1.35,0.01,-0.08であった。O_2の最終CF値は他の2つのオプションより有意に高かった。家庭感染確率は最も高く,武漢と中国においてそれぞれ0.37と0.35であった。家庭検疫の対策の下で,中国と武漢におけるCOVIDの確認されたケースの数は,それぞれ1.503(95%信頼区間(CI)=1.328~1.518)と1.729(95%CI=1.107~1.264)であり,実際のデータと良い適合を示した。検疫措置の後の21日目に,国全体のCOVIDの数は,明らかなピークを持ち,24495の確認された事例で,モデル予測値は24085(95%CI=2398825056)であった。培養期間1/qは8日から3日に短縮し,確認された症例の数は上昇傾向を示した。確認された症例のピーク期間は進行して,全体の流行時間を短くした。それは,DBNに基づくシナリオ演繹の予測結果が,基本的に,流行の実際開発シナリオと開発状況と一致することを示した。それは,感染症動的モデルの関連パラメータに基づくCOVIDの予防と制御のための対応する決定を提供し,本研究で提案したシナリオ推論法の合理性と実現可能性を検証した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  生殖 ,  ウイルス感染症 ,  *ダイナミックモデル ,  *感染症 ,  *公衆衛生 ,  検疫 ,  緊急対策 ,  次元縮小 ,  演繹
準シソーラス用語： 動力学モデル ,  予測値 ,  動的Bayesネットワーク ,  モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 感染症動態モデル ,  動的Bayesネットワーク ,  公衆衛生緊急事態 ,  シナリオ演えき予測 ,  COVID

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 感染症 ,  動態モデル ,  公衆衛生 ,  シナリオ ,  予測