A Machine Learning-enabled SIR Model for Adaptive and Dynamic Forecasting of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has posed significant challenges to public health systems worldwide, necessitating accurate and adaptable forecasting models to manage and mitigate its impacts. This study presents a novel forecasting framework based on a Machine Learning-enabled Susceptible-Infected-Recovered (ML-SIR) model with time-varying parameters to predict COVID-19 dynamics across multiple geographies. The model incorporates emergent patterns from reported time-series data to estimate new hospitalisations, hospitalised patients, and new deaths. Our framework adapts to the evolving nature of the pandemic by dynamically adjusting the infection rate parameter over time and using a Fourier series to capture oscillating patterns in the data. This approach improves upon traditional SIR and forecasting models, which often fail to account for the complex and shifting dynamics of COVID-19 due to new variants, changing public health interventions, and varying levels of immunity. Validation of the model was conducted using historical data from the United States, Italy, the United Kingdom, Canada, and Japan. The model’s performance was evaluated based on the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Absolute Percentage Error of Cumulative values (CAPE) for three-month forecast horizons. Results indicated that the model achieved an average MAPE of 32.5% for new hospitalisations, 34.4% for patients, and 34.8% for new deaths, for three-month forecasts. Notably, the model demonstrated superior accuracy compared to existing forecasting models with like-for-like disease metrics, countries and forecast horizons. The proposed ML-SIR model offers a robust and adaptable tool for forecasting COVID-19 dynamics, capable of adjusting to new time-series data and varying geographical contexts. This adaptability makes it suitable for localised hospital capacity planning, scenario modelling, and for application to other respiratory infectious diseases with similar transmission dynamics, such as influenza and RSV. By providing reliable forecasts, the model supports informed public health decision-making and resource allocation, enhancing preparedness and response efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».