Chance für die Warnung vor einer Grippe bei der Such-basierten Tracking-Methode

SCP-610 The Flesh that Hates | Keter | transfiguration / contagion / body horror scp (Juni 2019).

Anonim

Harvard-Statistiker haben eine neue Methode entwickelt, um die Grippe über Internet-Suchdaten zu verfolgen, wodurch sie sowohl die Gesundheitsbehörden als auch die Verbraucher mit Warnungen vor der Grippesaison versorgen könnten.

Das System verwendet eine Ansatzverfolgung, um nach Schlüsselwörtern und -sätzen wie "Grippe", "Grippesymptome", "Grippe-Behandlung" zu suchen, die zuvor mit unterschiedlichem Erfolg ausprobiert wurden, kombiniert sie jedoch mit zusätzlichen Daten, um die Genauigkeit zu verbessern.

Das Ergebnis ist laut Samuel Kou, Professor für Statistik, die genaueste Methode, die es gibt.

"Wenn Sie einen Anstieg des Suchvolumens sehen, deutet dies wahrscheinlich darauf hin, dass etwas vor sich geht", sagte Kou.

Die Geschichte der Verfolgung der Grippe mit Suchdaten reicht mehrere Jahre zurück. Kou sagte, die bemerkenswerteste Leistung sei die von Google Flu Trends, die 2009 veröffentlicht und im vergangenen Sommer eingestellt wurde. Obwohl Google Grippe-Trends ausgeklügelte Algorithmen verwendet und wiederholt überarbeitet wurde, fehlten bei seinen Vorhersagen häufig die retrospektiven Analysen der Zentren für Krankheitskontrolle und -prävention, die tatsächliche Berichte über Menschen mit grippeähnlichen Symptomen erfassen, die landesweit medizinische Hilfe suchen.

Laut Kou würden CDC-Daten als ein Goldstandard in der Krankheitsüberwachung angesehen, aber es dauert ein bis drei Wochen, bis Berichte erstellt werden, was es den Beamten des Gesundheitswesens erschwert, der Grippe voraus zu bleiben.

Obwohl sich die meisten Betroffenen relativ schnell erholen, kann die Krankheit tödlich sein und jährlich 500.000 Menschen auf der ganzen Welt töten. In den Vereinigten Staaten tötet es jedes Jahr schätzungsweise 3.000 bis 5.000 Menschen.

Kou arbeitete mit Ph.D. Student Shihao Yang und Mauricio Santillana, Dozent für angewandte Mathematik, um Ergebnisse in Echtzeit zu liefern.

Der Ansatz namens ARGO für AutoRegression mit Google-Suchdaten kombiniert Google-Daten mit historischen Aufzeichnungen aus dem CDC und Informationen zur Saisonabhängigkeit der Grippe. Es berücksichtigt auch Änderungen in der Funktionsweise der Google-Suchmaschine und Änderungen im Suchverhalten. Die Menschen lernen, wenn sie nach Informationen suchen, sagte Kou, änderte ihre Fragen und wurde zu besseren Suchenden.

"Wenn ich nach etwas suchen möchte, mache ich es jetzt besser als vor zwei Jahren. Außerdem entwickelt sich die Google-Suchmaschine und die Interaktion zwischen Menschen und dem Motor", sagte Kou.

Das Projekt begann vor etwa einem Jahr nach einer lockeren Konversation zwischen Kou und Santillana, die ebenfalls einen Termin im Boston Children's Hospital in Harvard hat. Das Team arbeitet derzeit daran, ARGO Open Source und weit verfügbar zu machen.