Testing is recommended for all close contacts of confirmed COVID-19 patients. However, existing group testing methods are oblivious to the circumstances of contagion provided by contact tracing. Here, we build upon a well-known semi-adaptive pool testing method, Dorfman's method with imperfect tests, and derive a simple group testing method based on dynamic programming that is specifically designed to use the information provided by contact tracing. Experiments using a variety of reproduction numbers and dispersion levels, including those estimated in the context of the COVID-19 pandemic, show that the pools found using our method result in a significantly lower number of tests than those found using standard Dorfman's method, especially when the number of contacts of an infected individual is small. Moreover, our results show that our method can be more beneficial when the secondary infections are highly overdispersed.


翻译:建议对已确认的COVID-19病人的所有密切接触者进行检测,但是,现有的群体检测方法忽略了接触跟踪提供的传染情况。在这里,我们以众所周知的半适应性池检测方法Dorfman方法为基础,用不完善的测试进行测试,并根据动态程序制定简单的群体检测方法,专门设计该方法来使用接触跟踪所提供的信息。使用各种复制数字和分散水平的实验,包括使用COVID-19大流行情况下的估计数字和分散水平的实验,表明使用我们方法发现的集合导致的检测数量大大低于使用标准多夫曼方法的检测数量,特别是当受感染者接触的人数很少时。此外,我们的结果表明,在二次感染高度过度的情况下,我们的方法会更有益。

0
下载
关闭预览

相关内容

Group一直是研究计算机支持的合作工作、人机交互、计算机支持的协作学习和社会技术研究的主要场所。该会议将社会科学、计算机科学、工程、设计、价值观以及其他与小组工作相关的多个不同主题的工作结合起来,并进行了广泛的概念化。官网链接:https://group.acm.org/conferences/group20/
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月18日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
64+阅读 · 2020年7月16日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2020年3月13日
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月31日
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月5日
VIP会员
最新内容
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:36
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
5+阅读 · 今天11:13
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:19
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:57
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:44
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:04
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
8+阅读 · 今天3:12
相关VIP内容
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月18日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
64+阅读 · 2020年7月16日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
将门创投
7+阅读 · 2020年3月13日
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员