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J-GLOBAL ID：202102267949023244   整理番号：21A2062077

ドライブスルーワクチン接種シミュレーションの人工知能モデル【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence Model of Drive-Through Vaccination Simulation

著者 (7件)： Asgary Ali (Disaster & Emergency Management, School of Administrative Studies, York University, Toronto, ON M3J 1P3, Canada) ,  Asgary Ali (Advanced Disaster, Emergency and Rapid Response Simulation (ADERSIM), York University, Toronto, ON M3J 1P3, Canada) ,  Valtchev Svetozar Zarko (Department of Mathematics and Statistics and Laboratory for Industrial and Applied Mathematics, York University, Toronto, ON M3J 1P3, Canada) ,  Chen Michael (Department of Mathematics and Statistics and Laboratory for Industrial and Applied Mathematics, York University, Toronto, ON M3J 1P3, Canada) ,  Najafabadi Mahdi M. (Advanced Disaster, Emergency and Rapid Response Simulation (ADERSIM), York University, Toronto, ON M3J 1P3, Canada) ,  Wu Jianhong (Advanced Disaster, Emergency and Rapid Response Simulation (ADERSIM), York University, Toronto, ON M3J 1P3, Canada) ,  Wu Jianhong (Department of Mathematics and Statistics and Laboratory for Industrial and Applied Mathematics, York University, Toronto, ON M3J 1P3, Canada)
資料名： International Journal of Environmental Research and Public Health (Web)  (International Journal of Environmental Research and Public Health (Web))
巻： 18  号： 1  ページ： 268  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7208A  ISSN： 1660-4601  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： SARS-Cov-2に対する大量ワクチン接種の計画は,ワクチンが近い将来に一般市民に利用可能であることを考慮して,多くの国で進行中である。パンデミックが進行している間,迅速な大量ワクチン接種は,伝統的および新しい一時的ワクチン接種クリニックの使用を必要とする。ドライブスルーの使用は,他の方法間の可能な有効な一時的質量ワクチン接種の1つとして示唆されてきた。本研究では,ドライブスルー質量ワクチン接種シミュレーションツールの125Kランから導出された大きなデータセットに基づいて開発された機械学習モデルを提案した。結果は,モデルがシミュレーションツールの重要な出力を合理的に予測できることを示した。従って,このモデルをオンライン適用に変更し,大量ワクチン接種計画者が様々なタイプの運転スルーマスワクチン接種施設の結果を評価するのを助けることができる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  *ワクチン ,  人工知能 ,  市民 ,  *予防接種 ,  機械学習
準シソーラス用語： 重症急性呼吸器症候群 ,  オンライン ,  ワクチンプログラム ,  シミュレーションツール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19パンデミック ,  人工知能 ,  ドライブスルー ,  大量ワクチン接種 ,  離散事象シミュレーション

分類 (3件)： 免疫療法薬・血液製剤の臨床への応用  (GW22020O) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  公衆衛生  (GB02000X)

引用文献 (33件)：

• DeRoo, S.S.; Pudalov, N.J.; Fu, L.Y. Planning for a COVID-19 Vaccination Program. JAMA 2020, 323, 2458.
• Gupta, A.; Evans, G.W.; Heragu, S.S. Simulation and optimization modeling for drive-through mass vaccination-A generalized approach. Simul. Model. Pr. Theory 2013, 37, 99-106.
• Clemente-Suárez, V.J.; Hormeño-Holgado, A.; Jiménez, M.; Benitez-Agudelo, J.C.; Navarro-Jiménez, E.; Perez-Palencia, N.; Maestre-Serrano, R.; Laborde-Cárdenas, C.C.; Tornero-Aguilera, J.F. Dynamics of Population Immunity Due to the Herd Effect in the COVID-19 Pandemic. Vaccines 2020, 8, 236.
• Gottlieb, S.; Rivers, C.; McClellan, M.; Silvis, L.; Watson, C. National Coronavirus Response: A ROAD map to Reopening; American Enterprise Institute: Washington, DC, USA, 2020; Available online: https://www.aei.org/research-products/report/national-coronavirus-response-a-road-map-to-reopening (accessed on 11 November 2020).
• Reid, D.E. What Are the Efficiencies of a Mass Vaccination Drive-Through Clinic Compared to a Walk-In Clinic? National Fire Academy: Emmitsburg, MD, USA, 2010; Available online: https://www.hsdl.org/?abstract&did=804516 (accessed on 11 November 2020).

タイトルに関連する用語 (5件)： ドライブ ,  ワクチン接種 ,  シミュレーション ,  人工知能 ,  モデル