Это мой первый пост о моем успехе в построении модели прогнозных данных для второй волны коронавируса в Индии за полные 4 недели до пика и о моей неудаче. перед лицами, принимающими решения.

Я должен был стараться сильнее / умнее, но это моя ноша.

То, что сделано, сделано, но по мере того, как мы стремительно приближаемся к третьей волне, моя модель видит некоторые зловещие признаки, поэтому на этот раз я иду публично, чтобы попытаться донести эту модель до лиц, принимающих решения в правительстве Индии. Любая помощь, ЛЮБАЯ помощь, которую я могу получить, чтобы двигаться в этом направлении, была бы очень признательна

Я слишком долго избегал социальных сетей. Но это мой лучший шанс.

Подписывайтесь на меня в Instagram, Twitter, (подписался сегодня), LinkedIn, чтобы помочь мне стать заметным

Перво-наперво:

Модель

Я предсказываю Daily новые случаи заболевания по всей стране. Это НЕ серопозитивные номера, а скорее подтвержденные номера тестов ОТ-ПЦР (в основном люди, ищущие тесты после симптомов, но также включают небольшой случайный тест, проводимый правительством, например, медицинскими работниками, службами быстрого реагирования и т. Д.)

Почти все остальное, что стоит прогнозировать (например, смерти, госпитализации, кислород, потребность в ремдесивире), будет зависеть от «ежедневных новых случаев», данные для которых взяты из базы данных JHU Covid.

Вот 4-недельные прогнозы, которые моя модель сделала 29 марта 21 (рост 2-й волны: R3 29 марта - 26 апреля), а затем 29 апреля (падение 2-й волны: R4 29 апреля - 26 мая).

Ниже приведены сообщения, которые я сделал на Slack-канале моей компании на основе моей модели.

Я опубликовал результаты своей модели, мрачные прогнозы и предлагаемые меры по снижению рисков в моем канале Company-covid. Сотрудники Adobe могут пойти проверить это там, но за пределами Adobe я не могу доказать, что я действительно смоделировал это настолько заранее, что у лиц, принимающих решения, было бы достаточно времени, чтобы принять правильное решение.

Итак, я применил свою модель данных к 3-й волне Великобритании (совершенно другая страна с совершенно другим уровнем вакцинации, только дельта-вариант является единственным распространенным). Любой профессионал в области машинного обучения и статистического моделирования подтвердит, что модели нелегко транслировать между собой. Geos, но этот и его держат довольно хорошо, и будущие даты, которые я предсказываю для Великобритании, должны быть самоутверждающимися.

Я опубликую эту модель через 2 дня, как часть серии публикаций, излагающих мои модели прогнозирования (возможно, придется сделать одну для США, как только случаи начнут расти здесь по спирали)

Обо мне

Я НЕ эпидемиолог и не имею опыта работы в сфере общественного здравоохранения. Сначала я видел в этом увлекательную проблему данных / статистики (что так и есть), и мои попытки смоделировать 1-ю волну с треском провалились, так как о ней было так мало известно. Но по мере того, как волна распространялась по всему миру, данных было достаточно, чтобы сформировать предположения. (Спасибо Джон-Хопкинс и covid19india.org)

R-значение, которое я моделирую, не является стандартным R-значением, используемым в эпидемиологии (не удалось найти надежный способ его измерения, и в любом случае это запаздывающий показатель)

У меня есть давняя ассоциация с поиском и машинным обучением, которая требует от меня очень точного управления данными. Но, как и большинство, я перестал ежедневно следовать кривой, поскольку первая волна отступила и казалось, что Индия убедительно победила вирус. Но в последнюю неделю марта у моих родителей появились симптомы, заставившие меня пересмотреть кривую, совершенно не веря в то, чего она достигла, - реальности исчезнувшего отсутствия кроватей. Это побудило меня применить все мои навыки работы с данными, накопленные за всю жизнь, работая в области поиска и Интернета, основанной на данных, для построения моделей, прогнозирующих подъем и спад второй кривой за 4 недели, чтобы у лиц, принимающих решения, было время для принятия решений. изменения. Я предпочел прогнозировать ежедневные случаи вместо средних значений за 7 дней, и все равно оказался намного точнее, чем любая другая модель.

Резюме и рекомендации Wave2

Я предсказывал необходимость национальной изоляции ко 2 апреля, но разместил на канале Slack моей компании сообщение для обсуждения Covid 5 апреля.

  • Точно так же я предсказал необходимость избежать национальной изоляции в падающей кривой на канале слабости компании (как призывал Фаучи) 5 мая.
    Поскольку я считаю, что все государства пошли вперед со своими собственными блокировками (а это занимает 12–14 лет). дней для того, чтобы сработал эффект блокировки), номера, похоже, ушли в сторону от моего прогноза между 26 мая и 2 июня.

Без моего ведома, в Индии действительно была группа ученых, моделирующих вторую волну, но она предсказала пик 2 апреля всего в 120 тысяч. В другом посте я могу написать, что пошло хорошо для моего моделирования и что, казалось бы, пошло не так для некоторых других моделей. А пока для этого нужно будет:

Наконец, я обнаружил, что обсуждения Covid неизбежно становятся политическими. Просто грустно. Это должно быть о науке, а не об идеологии