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利用移动漫游数据预测韩国输入性COVID-19病例( Forecasting imported COVID-19 cases in South Korea using mobile roaming data )
SB Choi I Ahn
随着全球冠状病毒肺炎（新冠肺炎）病例数增加，境外输入病例数也在逐步上升。此外，国内疫情没有减少。为了评估南韩输入性新冠肺炎病例的风险，我们建议使用每日风险评分。约翰·霍普金斯大学中心报告的确诊新冠肺炎病例、从韩国电信收集的漫游数据以及牛津新冠肺炎政府反应跟踪指数被纳入计算风险评分。风险评分与12天后输入性新冠肺炎病例高度相关。为了预测韩国12天后每日输入性新冠肺炎病例，我们使用简单线性回归和自回归积分移动平均(ARIMAX)建立了预测模型。在验证集中，使用风险评分的线性回归模型的均方根误差为6.2，低于没有风险评分作为参考的自回归积分移动平均（ARIMA；22.3）。ARIMAX风险评分的相关系数（0.925）高于ARIMA的相关系数（0.899）。输入病例和风险评分之间12天的时间差的一个可能原因可能是在关闭机场或封锁城市等政府政策生效之前发生的延迟。漫游数据可以帮助警告漫游用户他们的新冠肺炎风险状况，并向国家卫生机构通报国内疫情可能的高风险地区。
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