Allocation of COVID‐19 testing budget on a commute network of counties
Allocation of COVID‐19 testing budget on a commute network of counties
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在县通勤网络上分配 COVID-19 检测预算
作者：
Huang, Yaxuan;Ke, Zheng Tracy;Jin, Jiashun
筛查检测是控制COVID - 19等传染病早期传播的有效工具。当总测试能力有限时，我们的目标是在国家之间优化分配测试资源。我们建立了一个县之间的（加权）通勤网络，两个县之间的权重是交通距离的递减函数。我们引入了一个基于网络的疾病模型，其中每个县的新确诊病例数量取决于网络上所有县的隐藏病例数量。我们提出的测试分配策略首先利用历史数据学习模型参数，然后通过求解一个优化问题来确定所有县的测试率。将该方法应用于美国马萨诸塞州和中国湖北的通勤网络，对比忽略网络结构的测试分配策略，发现了其优势。我们的方法也可以推广到研究疫苗分配问题。
The screening testing is an effective tool to control the early spread of an infectious disease such as COVID‐19. When the total testing capacity is limited, we aim to optimally allocate testing resources amongncounties. We build a (weighted) commute network on counties, with the weight between two counties a decreasing function of their traffic distance. We introduce a network‐based disease model, in which the number of newly confirmed cases of each county depends on the numbers of hidden cases of all counties on the network. Our proposed testing allocation strategy first uses historical data to learn model parameters and then decides the testing rates for all counties by solving an optimization problem. We apply the method on the commute networks of Massachusetts, USA and Hubei, China, and observe its advantages over testing allocation strategies that ignore the network structure. Our approach can also be extended to study the vaccine allocation problem.
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Yao Zhang;B. Prakash;Virginia Tech
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