检测谁？用于管理 COVID-19 的主动采样策略
机器学习
2020-12-29 v1 人工智能
摘要
本文提出了在诸如 COVID-19 这样具有高传染性和无症状携带者存在的疫情期间，选择个体进行感染检测的方法。此处提出的智能检测思想受机器学习中主动学习和多臂老虎机技术的启发。我们的主动采样方法与隔离政策协同工作，可处理不同目标，并且是动态和自适应的，即持续适应实时数据的变化。该老虎机算法利用接触者追踪、基于位置的采样和随机采样来选择特定个体进行检测。使用模拟纽约市的数据驱动基于智能体的模型，我们表明该算法以快速追踪感染个体的方式对检测个体进行采样。实验还表明，与当前方法（如对有或无症状个体进行接触者追踪检测）相比，智能检测可显著降低死亡率。
引用
@article{arxiv.2012.13483,
title = {Whom to Test? Active Sampling Strategies for Managing COVID-19},
author = {Yingfei Wang and Inbal Yahav and Balaji Padmanabhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.13483},
year = {2020}
}