先行接触追跡に対する感染性の予測【JST・京大機械翻訳】

Bengio Yoshua; Gupta Prateek; Maharaj Tegan; Rahaman Nasim; Weiss Martin; Deleu Tristan; Muller Eilif; Qu Meng; Schmidt Victor; St-Charles Pierre-Luc; Alsdurf Hannah; Bilanuik Olexa; Buckeridge David; Caron Gaetan Marceau; Carrier Pierre-Luc; Ghosn Joumana; Ortiz-Gagne Satya; Pal Chris; Rish Irina; Scholkopf Bernhard; Sharma Abhinav; Tang Jian; Williams Andrew

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203981484714 整理番号：22P0203471

先行接触追跡に対する感染性の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Infectiousness for Proactive Contact Tracing

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資料名：
発行年： 2020年10月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

COVID-19パンデミックは,世界中で急速に広がり,多くの国で手動接触追跡を圧倒的にし,緊急封じ込めのための広範なロックダウンをもたらした。大規模ディジタル接触追跡(DCT)は,ウイルスの拡散を最小限に抑えながら,経済的および社会的活動を再開する潜在的解決策として浮上している。プライバシー,移動性制約,および公衆衛生間のトレードオフを各ものにする様々なDCT法を提案した。最も一般的なアプローチ,2元接触追跡(BCT),2進事象としてのモデル感染は,個人のテスト結果によってのみ知らされ,対応するバイナリの推奨は,個々の接触検疫の全てまたは全く無い。BCTは,接触と感染過程の固有の不確実性を無視し,高リスク個人へのメッセージングを仕立てるのに使用可能であり,前向き試験または早期警戒を早める。また,それは症状や既存の医療条件のような観察を使用せず,より正確な感染性予測を行うのに使用できる。本論文では,最近提案されたCOVID-19疫学的シミュレータを用いて,スマートフォンに展開し,その接触履歴および他の情報に基づいて,個人の感染性(他の感染リスク)を局所的にかつ積極的に予測し,一方,強いプライバシー制約を尊重する。予測を用いて,個人の接触に匿名化されたメッセージを送付し,自分自身の感染性をよりよく予測するためにこの情報を用いて,先行接触追跡(PCT)と呼ぶアプローチを個人の接触に送付した。等価平均移動度に対するBCTを超える深い学習ベースPCT法を見出し,PCTが安全な再開口と二次波防止に役立つことを示唆した。【JST・京大機械翻訳】

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感染症・寄生虫症一般

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