全球 Covid-19 的预测与干预评估
种群与进化
2020-03-24 v1
摘要
当 Covid-19 大流行进入危险的新阶段，是否以及何时采取积极的公共卫生干预以减缓 COVID-19 的传播。为开发受人工智能（AI）启发的方法，用于实时预测和评估干预策略以遏制全球 Covid-19 的传播。我们开发了一种改进的自动编码器来建模流行病的传播动态，并应用于截至 2020 年 3 月 16 日来自 WHO 的 Covid-19 累积与新增病例及死亡的监测数据。5 步预测的平均误差为 2.5\%。在较晚干预（综合公共卫生干预推迟 4 周实施）下，全球累积病例与新增病例的总峰值数以及累积病例最大数可分别达到 75,249,909、10,086,085 和 255,392,154。病例结束时间为 2021 年 1 月 10 日。然而，在推迟一周干预下，全球累积病例与新增病例的总峰值数以及累积病例最大数分别降至 951,799、108,853 和 1,530,276。Covid-19 传播持续时间将从 356 天缩短至 232 天。病例结束时间为 2020 年 9 月 8 日。我们观察到，干预延迟一个月导致累积病例最大数增加 166.89 倍，死亡数从 53,560 增至 8,938,725。若不立即采取干预行动，我们将面临灾难性后果。
引用
@article{arxiv.2003.09800,
title = {Forecasting and evaluating intervention of Covid-19 in the World},
author = {Zixin Hu and Qiyang Ge and Shudi Li and Eric Boerwincle and Li Jin and Momiao Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.09800},
year = {2020}
}
备注
28 pages, 5 figures and 5 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2002.07112