["model"] Fit all free parameters against longer hospital time series
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
- 领域
- data, machine-learning
调研方向
未指定任何文件、测试或入口点。首先定位现有的模型参数输入和住院数据路径，然后查看 issue #340 以了解 latency 变量；完成的标准是：从所有可用的入院日拟合每个列出的未知量，同时考虑住院标准可能发生的变化。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Summary
Among the inputs to the model, parameters can be broken up by which ones should be firm details of the population and hospital, or reliable local calculations, and which ones are unknowns that observations should fit
Firm
- Regional population
- Market share
- ICU and Ventilator usage, as a fraction of hospitalized cases
- Lengths of stay
Unknown
- % Infections requiring hospitalization
- Spread parameter (as initial beta, doubling time, whatever)
- latency from infection to hospital presentation (#340 for implementation of this variable)
- Effect of social distancing measures (as contact reduction rate, or adjusted beta, whatever)
Given a week or two worth of actual hospital admissions, it should be possible to automatically estimate values for all of these parameters.
Additional details
One potential confounding factor would be if the standard for hospitalization changes over time, to reflect increasing healthcare system burden and narrowed focus on the most critical cases.
Of the unknowns, latency should be the most general across regions and populations, but may still vary with distribution of demographics, comorbidities, etc, so it seems worth treating it as local.
Suggested fix
Take as many days of hospital admission data as available as input, and automatically determine all possible parameters.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 210
- 派生
- 153
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 提供 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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