Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
個人レベルの位置情報を使ったCOVID19の感染モデル
Search
Yoriyuki Yamagata
March 29, 2022
Research
0
100
個人レベルの位置情報を使ったCOVID19の感染モデル
Yoriyuki Yamagata
March 29, 2022
Tweet
Share
More Decks by Yoriyuki Yamagata
See All by Yoriyuki Yamagata
Individual-based epidemiological model of COVID19 using location data
yoriyukiprf
0
88
On proving consistency of equational theories in bounded arithmetic
yoriyukiprf
0
140
On proving consistency of equational theories in bounded arithmetic
yoriyukiprf
0
110
人流データを用いた人流制限解除後のCOVID-19感染状況の推定
yoriyukiprf
0
140
Falsification of Cyber-Physical Systems Using Deep Reinforcement Learning
yoriyukiprf
0
150
引用の記述説の擁護
yoriyukiprf
0
190
Consistency proof of fragments of equational systems with substitution in bounded arithmetic
yoriyukiprf
0
96
Concepts on AI Fairness
yoriyukiprf
0
130
Falsification of Cyber Physical System Using Deep Reinforcement Learning
yoriyukiprf
1
140
Other Decks in Research
See All in Research
打率7割を実現する、プロダクトディスカバリーの7つの極意(pmconf2024)
geshi0820
0
250
メタヒューリスティクスに基づく汎用線形整数計画ソルバーの開発
snowberryfield
3
720
[依頼講演] 適応的実験計画法に基づく効率的無線システム設計
k_sato
0
250
機械学習による言語パフォーマンスの評価
langstat
6
880
研究を支える拡張性の高い ワークフローツールの提案 / Proposal of highly expandable workflow tools to support research
linyows
0
270
文化が形作る音楽推薦の消費と、その逆
kuri8ive
0
220
Building Height Estimation Using Shadow Length in Satellite Imagery
satai
2
100
Whoisの闇
hirachan
3
250
ベイズ的方法に基づく統計的因果推論の基礎
holyshun
0
750
CUNY DHI_Lightning Talks_2024
digitalfellow
0
350
渋谷Well-beingアンケート調査結果
shibuyasmartcityassociation
0
390
Poster: Feasibility of Runtime-Neutral Wasm Instrumentation for Edge-Cloud Workload Handover
chikuwait
0
300
Featured
See All Featured
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
82
5.3k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
38k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
Visualization
eitanlees
146
15k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
305
110k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
327
24k
Practical Orchestrator
shlominoach
186
10k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
44
9.4k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
30
2.1k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
68
4.4k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1367
200k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
11
900
Transcript
個⼈レベルの位置情報を使っ たCOVID19の感染モデル ⼭形賴之, 鷹⾒俊希, ⼭崎啓介, 井上純, ⼤⻄正輝 国⽴研究開発法⼈ 産業技術総合研究所 2022年3⽉29⽇,
DRIS
モデルの概要 • 50万⼈の位置情報を利⽤ • 感染者と同じ200mx200mに⼊るとある確率で感染する • 感染確率は接触時間を𝑡としたとき𝛽 𝑡 − 𝛼
で決まる • 𝛼と𝛽は時間および地域によらず⼀定のパラメーター • 感染⼒の個⼈差および感染からの経過による変化を考慮
接触時間⾏列 • 𝑑⽇⽬の𝑖番⽬の⼈と𝑗番⽬の⼈の接触時間を𝑀 𝑖, 𝑗 [𝑑]と置く • 𝑀 𝑖, 𝑗
を接触時間⾏列と呼ぶ 𝑖 𝑗 𝑀= 𝑡
接触時間⾏列の求め⽅ • BlogWatcher社提供の位置情報 • 2020年1⽉1⽇から2021年1⽉31⽇、1⽇数百万台の携帯の位置情報 • ⼗分な頻度の位置情報がある50万台の携帯をサンプリング • 残りの⽇本居住者の動きをどう捉えるか?
携帯⼀台に対応する メタポピュレーション 同じメタポピュレーションに 含まれる⼈は他のメタポピュ レーションのメンバーと同じ 接触時間をもつ 4 時間 4 時間
2 時間 2 時間
数学的モデル • 𝑨 𝑑 ~Gamma(𝐷, 𝐷/𝑰 𝑑 ) • 𝑽
𝑑 = ∑!"# $ 𝑔 𝑘 𝑨[𝑑 − 𝑘] • 𝑭 𝑑 = β max(𝑴 𝑑 − α 𝟏, 𝟎) 𝑽[𝑑] • 𝑰 𝑑 + 1 ~ Binomial(𝑆 − 𝑪 𝑑 , 1 − 𝑒%𝑭 ' ) • 𝑪 𝑑 + 1 = 𝑪 𝑑 + 𝑰[𝑑 + 1] 𝐼[𝑖] 𝑑 : 𝑑⽇⽬のメタポピュレーションでの新規感染者数 α, 𝛽:未知パラメータ, 𝐷, 𝑔 𝑘 : 疫学研究による既知定数 𝑆: メタポピュレーションのサイズ
パラメーターチューニング • Ground TruthとしてNHKによる感染者数を⽤いる • 実際の感染者の10%が確定診断されていると仮定 • ⾒かけの曜⽇変動、報告遅れ、診断遅れ、潜伏期間を考慮 • モデルを30回実⾏、結果の平均値をGround
Truthと⽐較 • Lossは負の⼆項分布により与える • チューニングはベイズ最適化を⽤いる
東京 prediction fitted 5530 optimization trials,α= -9.127722, β= 0.000007 観測値
シミュレーション結果 (中央値) シミュレーション結果 (50%区間) シミュレーション結果 (95%区間) シミュレーション結果 (特定サンプル)
東京 prediction fitted 観測値 シミュレーション結果 (中央値) シミュレーション結果 (50%区間) シミュレーション結果 (95%区間)
シミュレーション結果 (特定サンプル) 5511 optimization trials,α= -0.001716, β= 0.001107
まとめと課題 • 複数の波が存在することは再現することができた • 定量的にはずれが⼤きい • 複数解への収束 • 予測は全体に減少傾向を⽰す←→現実には増加傾向