Journal of Thoracic Disease· 2020Q2
Modifiye SEIR ve Yapay Zeka, Çin'deki COVID-19 Salgınının Kamu Sağlığı Müdahaleleri Altındaki Eğilimini Tahmin Ediyor
Modified SEIR and AI prediction of the epidemics trend of COVID-19 in China under public health interventions
- 1.504atıf
- Q2SCImago
- 2020yıl
Kısa özet
Nüfus göç verileriyle entegre edilmiş modifiye bir SEIR modeli ve SARS verileriyle eğitilmiş bir yapay zeka yaklaşımı, Çin'deki COVID-19 salgınının Şubat sonuna kadar zirve yapacağını ve Nisan sonuna kadar gerileyeceğini öngördü; müdahalelerde beş günlük bir gecikme salgın büyüklüğünü üç katına çıkaracaktı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Nüfus göç verileriyle entegre edilmiş modifiye bir SEIR modeli ve yapay zeka yaklaşımı, Çin'deki COVID-19 salgınının Şubat sonuna kadar zirve yapacağını ve Nisan sonuna kadar gerileyeceğini öngördü.
- Müdahalelerin uygulanmasında beş günlük bir gecikme, salgın büyüklüğünü üç katına çıkaracaktı.
- Hubei karantinasının kaldırılması Mart ortasında ikinci bir salgın zirvesine yol açacaktı.
- 23 Ocak 2020'de uygulanan kontrol önlemleri, nihai COVID-19 salgın büyüklüğünü azaltmada vazgeçilmezdi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
BACKGROUND: , the period of mass migration for the annual Spring Festival. To contain its spread, China adopted unprecedented nationwide interventions on January 23 2020. These policies included large-scale quarantine, strict controls on travel and extensive monitoring of suspected cases. However, it is unknown whether these policies have had an impact on the epidemic. We sought to show how these control measures impacted the containment of the epidemic. METHODS: We integrated population migration data before and after January 23 and most updated COVID-19 epidemiological data into the Susceptible-Exposed-Infectious-Removed (SEIR) model to derive the epidemic curve. We also used an artificial intelligence (AI) approach, trained on the 2003 SARS data, to predict the epidemic. RESULTS: We found that the epidemic of China should peak by late February, showing gradual decline by end of April. A five-day delay in implementation would have increased epidemic size in mainland China three-fold. Lifting the Hubei quarantine would lead to a second epidemic peak in Hubei province in mid-March and extend the epidemic to late April, a result corroborated by the machine learning prediction. CONCLUSIONS: Our dynamic SEIR model was effective in predicting the COVID-19 epidemic peaks and sizes. The implementation of control measures on January 23 2020 was indispensable in reducing the eventual COVID-19 epidemic size.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Thoracic Disease, 2020 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Modelleme ve Simülasyon
Modeling and SimulationMathematics