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流感病毒傳染性高 預測困難重重 人工智能來幫忙

文章出處:東方財富網人氣:-發表時間:2019-01-15 10:07【

流感可以通過人們的移動和旅行進行傳播,具有高傳染性,導致跟蹤和預測流感活動困難重重。雖然美國疾病預防控制中心持續監測流感疾病的走向,但與實時信息相比,這些信息仍落后大約兩周左右。由波士頓兒童醫院的計算健康信息學計劃(CHIP)領導的一項新研究將兩種預測方法與人工智能相結合,以預測當地的流感活動。


當這種被稱為ARGONet的人工智能應用于2014年9月至2017年5月的流感季節分析時,它比團隊早期的高績效預測方法ARGO做出了更為準確的預測。這表明,ARGONet可以提供迄今為止最準確的流感活動估計值,比美國各州基于醫療保健的傳統的報告提前一周的時間。人工智能協助人類解決問題。


“通過及時可靠的方法來跟蹤各地的流感活動,可以幫助公共衛生部門緩解疫情爆發,并可以提高公眾對潛在風險的認識。”CHIP教員也是該論文作者之一的Mauricio Santillana博士說。


ARGONet方法是使用人工智能和兩種強大的流感檢測模型。第一個模型ARGO利用來自電子健康記錄、流感相關的谷歌搜索和特定地點的歷史流感活動信息。在該研究中,ARGO的表現優于谷歌的流感趨勢。為了提高準確性,ARGONet增加了第二個模型,該模型利用了鄰近地區流感傳播的時空模式。“它利用了在附近地區可能會爆發流感風險的地點預測。”哈維醫學院助理教授Santillana解釋道。


人工智能系統通過從兩個模型中提取流感預測以及實際流感數據來進行分析,這有助于減少預測中的誤差。 “該系統不斷評估每種獨立方法的預測能力,并重新校準如何使用這些信息來提高流感預測值的準確性。”Santillana說。


調查人員認為,他們的方法將為傳染病的“精準公共衛生”奠定基礎。“隨著更多的在線信息被收集,以及越來越多的醫療保健提供商采用基于網絡的電子健康記錄方式,我認為我們的模型將隨著時間的推移變得更為準確,”CHIP調查員即該論文的第一作者Fred Lu如是說。


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