Основные понятия
最新の人工知能技術と従来のABMの能力を活用することで、感染症流行のダイナミクスに深い洞察を得ることができます。
Аннотация
ニュージーランドで発生した2019年の麻疹流行を調査するために、GNNとLSTMネットワークを組み合わせたテンソライズされた異なるエージェントベースモデルが開発されました。この新しいモデルは、再発例のピーク期間中に特に正確にアウトブレイクダイナミクスをシミュレートする能力を示しました。JUNE-NZと呼ばれるこの新しいモデルは、従来のJUNEおよびGradABMよりも多くの学習可能パラメータやリアルな政策環境を提供します。この論文では、実際のケースを使用してこの新しいエージェントベースモデルの性能を詳細に検証しています。
Статистика
ニュージーランドで2019年に記録された1,500件以上の麻疹確定事例
Manukau DHB地域で2019年6月24日から12月20日までのピーク時期
Цитаты
"最新の人工知能(AI)技術と従来型ABM(Agent Based Models)の機能性を活用することで、感染症流行のダイナミクスに深い洞察が得られます。"
"JUNE-NZは、従来型JUNEおよびGradABMよりも多く学習可能なパラメータやリアルな政策環境を提供します。"
"この論文では、実際のケースを使用してこの新しいエージェントベース・グラフ・ニューラル・ロングショートタームメモリ(LSTM)組み合わせて開発されたテンソライズされた異なるエージェント・グラフ・ニューラル・ロングショートタームメモリ(LSTM)組み合わせて開発されたテンソライズされた異なるエージェント・グラフ・ニューラル・ロングショートタームメモリ(LSTM)組み合わせて開発されたテンソライズされた異なるエージェント"