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新巴黎人:它还可能在未来监测新的冠状肺炎

时间:2021/2/10 13:33:34   作者:   来源:   阅读:26   评论:0
内容摘要:根据一项新的机器学习研究发表在英国《自然通讯在9日,美国的一个科学家小组报道,匿名手机数据的分析基于机器学习可以成功的模拟和预测病毒disease-influenza的传播。现阶段的研究表明,这张移动地图可以准确预测流感在纽约市和澳大利亚的传播情况,它还可能在未来监测新的冠状肺炎。病毒性疾病在人群中的传播取决于受感染人...
根据一项新的机器学习研究发表在英国《自然通讯在9日,美国的一个科学家小组报道,匿名手机数据的分析基于机器学习可以成功的模拟和预测病毒disease-influenza的传播。现阶段的研究表明,这张移动地图可以准确预测流感在纽约市和澳大利亚的传播情况,它还可能在未来监测新的冠状肺炎。

病毒性疾病在人群中的传播取决于受感染人群和未受感染人群之间的相互作用。目前用于预测一个城市或国家疾病传播的模型数据存在稀疏性和不准确性的问题,比如通勤调查或在线搜索数据。

为了获得一个更密集数据集,这一次,谷歌研究员亚当Sadilek和他的同事们收集匿名跟踪数据从Android手机的“历史定位”功能,并使用机器学习的方法来整合这些数据被划分成一个单一的“旅行”来构造一个人群运动地图。使用基于医院登记和检查数据的传染病传播模型,他们使用这张移动地图成功模拟并“预测”了2016年至2017年纽约市及其周边地区的流感活动。

研究团队发现,该模型比常用的标准预测模型表现更好,与使用通勤调查数据相似,但众所周知,收集通勤调查数据的成本更高。他们还模拟“预测”了2016年流感季节澳大利亚流感的传播情况。尽管澳大利亚人口稀少,流感动态也不一样,这个模型仍然可以非常准确地预测流感的高峰和低谷。

现有的高分辨率移动数据来自手机通话记录,这些记录是特定于供应商的,通常不能反映跨境或跨国移动。位置数据没有这样的限制,因此它在监测远距离疾病传播方面更有潜力。目前,这些数据缺乏完整性,因为没有包括智能手机使用率低的儿童和老年人的移动数据。尽管有这些限制,研究小组证明了使用移动电话数据预测流行病传播的潜力。


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