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感染症の数理モデルを用いて公衆衛生政策に影響を与える。最近の進展と新たな課題
Influencing public health policy with data-informed mathematical models of infectious diseases: Recent developments and new challenges.
PMID: 32674025 DOI: 10.1016/j.epidem.2020.100393.
抄録
最新のデータや計算リソースと、それを活用するためのアルゴリズムや理論の進歩により、疾患の動的モデルをより詳細かつ正確にパラメータ化することが可能になりました。これにより、予測や政策におけるモデルの有用性が向上していますが、大きな課題も残っています。特に、モデルのパラメータが特定できないと、モデルの有用性が制限される可能性があります。パラメータの識別性の欠如は、事前知識を推論手順に組み込むことで解決できるかもしれないが、そのような知識の定式化はしばしば困難である。さらに、十分な量と質のデータを得るためには、実用的な課題がある。ここでは、これらの課題に対する最近の進展について述べる。
Modern data and computational resources, coupled with algorithmic and theoretical advances to exploit these, allow disease dynamic models to be parameterised with increasing detail and accuracy. While this enhances models' usefulness in prediction and policy, major challenges remain. In particular, lack of identifiability of a model's parameters may limit the usefulness of the model. While lack of parameter identifiability may be resolved through incorporation into an inference procedure of prior knowledge, formulating such knowledge is often difficult. Furthermore, there are practical challenges associated with acquiring data of sufficient quantity and quality. Here, we discuss recent progress on these issues.
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