Data-driven forecasting of Flu, RSV, and COVID-19 related outcomes in the United States and Canada via Hankel dynamic mode decomposition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The (large) season-to-season variability and limited dynamical history make the forecasting of infectious diseases a challenging problem. Here, we examine the extent to which advances in data-driven dynamical modeling can provide accurate predictions by benchmarking the performance of one such method, Hankel dynamic mode decomposition (DMD), on the 2024-2025 influenza, respiratory syncytial virus (RSV), and COVID-19 seasons in the United States and Canada. Using Hankel-DMD, we generated weekly forecasts that were submitted to the Center for Disease and Control’s (CDC) FluSight Forecast Hub and the University of Guelph’s AI4CastingHub. Across both Hubs, we find that Hankel-DMD can provide high quality forecasts at the beginning and end of the season, but the times in-between suffer from significant overestimation of the season peak. This leads to worse than baseline performance on FluSight Forecast Hub, when submissions are evaluated across the entire season. Despite this overestimation, Hankel-DMD is found to be the best performing model for forecasting influenza, RSV, and COVID-19 in Canada, although only three other models submitted enough forecasts against which to compare. As this was the first year AI4CastingHub was active, this suggests that Hankel-DMD may be especially useful when expertise is lacking for predicting infectious dynamics in new regions. Retrospective analysis using thresholding and extensions to DMD with memory, a recently developed approach for applying DMD to non-stationary dynamical systems, provide significant improvements during the season peaks. The extent to which this can be achieved in a live forecasting setting remains to be seen. Collectively, our results demonstrate that Hankel-DMD is a promising approach for efficient and interpretable forecasting of infectious diseases and highlights a number of remaining methodological challenges which future work should aim to address.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».