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Und jetzt, die Krankheitsprognose ...

Krankheitsprognosen, wie Wettervorhersagen, könnten nach den in der Zeitschrift veröffentlichten Ergebnissen gleich um die Ecke sein PLOS Computerbiologie.
Das Ensemble-Modell wurde entwickelt, um die Grippe basierend auf Daten aus mehreren Quellen genauer vorherzusagen.

Abgesehen von den Zentren für Krankheitskontrolle und -prävention (CDC) haben viele Gruppen versucht, Modelle zu erstellen, die die bevorstehende Grippeaktivität vorhersagen könnten.

Google Flu Trends (GFT) wurde zu diesem Zweck im Jahr 2008 gestartet, aber im Jahr 2015 außer Betrieb genommen.

Ein Forscherteam, das von Computer-Epidemiologen am Boston Children's Hospital geleitet wurde, wollte wissen, ob sie bestehende Modelle zur individuellen Vorhersage von Grippeviren kombinieren könnten, um robuste Echtzeitschätzungen zu erstellen, die Krankenhäuser und Gesundheitssysteme bei der Zuteilung von Ressourcen für die Grippeprävention genau steuern könnten .

Das Team begann mit vier verschiedenen nicht-traditionellen Quellen von "Jetzt-Casting" (Echtzeit) -Modellen von grippeähnlicher Krankheitsaktivität.

Die verwendeten Quellen waren:
  • Google
  • Twitter
  • Klinische Daten von Electronic Health Record (EHR) Manager Athenahealth
  • Crowd-sourced Grippedaten von Flu Near You, einem von HealthMap entwickelten partizipativen Überwachungssystem.

In einem ähnlichen Ansatz wie Wettervorhersager zur Vorhersage von Hurrikanspuren verwendeten sie maschinelle Lerntechniken, um die Daten zu kombinieren und eine Reihe von "Ensemble" -Modellen zu erstellen, die die Ergebnisse der vier Einzelquellenmodelle einbeziehen.

Vorhersagen vergleichen genau mit vorhandenen Modellen

Um Genauigkeit und Robustheit zu bestimmen, verglichen sie ihre Ergebnisse mit denen jedes der vier Echtzeit-Quellmodelle, mit den historischen grippeähnlichen Krankheitsberichten der CDC und mit GFT jetzt von den Grippesaisons 2013-14 und 2014-15.

Die neuen Modelle lieferten robuste Echtzeit-Schätzungen, die ihre vier Echtzeit-Quellmodelle übertrafen und auch bessere Vorhersagen als die CDC in Bezug auf Zeitpunkt und Ausmaß der grippeähnlichen Krankheitsaktivität bei jedem gemessenen Zeithorizont von bis zu 3 Wochen vorgaben voraus.

Die Ensemble-Vorhersagen verfolgten auch die CDC-Berichte über die tatsächliche Grippetätigkeit genau, mit Echtzeitschätzungen, die zu 99% korrekt waren, und nur geringfügig weniger nach dem 2-Wochen-Zeithorizont.

Schnelle Fakten über Grippe
  • Die Grippesaison in den USA beginnt im Oktober und kann bis Mai andauern
  • Die Saison hat normalerweise einen Höhepunkt zwischen Dezember und Februar
  • Impfung wird für alle über 6 Monate empfohlen.

Erfahren Sie mehr über Grippe

Die Forscher schlussfolgern, dass die Kombination mehrerer Datenquellen eine stärkere, robustere und genauere Vorhersage der Grippetätigkeit ermöglicht.

Der Senior-Autor John Brownstein, PhD, Chief Innovation Officer von Boston Child und Mitbegründer der Health-Map-Website zur Erkundung von Krankheiten, erklärt, dass einzelne Datenquellen seit langem zur Verfolgung einer Reihe von Krankheiten verwendet werden.

Die Kombination von Daten auf eine neue Art, bei der das Ganze wertvoller ist als die Summe seiner Teile, ist der nächste logische Schritt.

Die CDC überwacht saisonale grippeähnliche Aktivitäten in den USA genau, aber die Daten, die sie an Ärzte und Gesundheitsbehörden generiert und an sie verteilt, sind historisch 1-2 Wochen veraltet.

Die Forscher glauben, dass einer der Schlüssel zum Erfolg des Modells die Einbeziehung von sozialen Medien und EHR-Daten ist, die mehr Wert als rein historische Muster hinzufügten.

Brownstein kommentiert:

"Die Wettervorhersage ist eine etablierte Disziplin und hat sich in der Gesellschaft etabliert. Wir denken, dass die Zeit reif ist, das Gleiche mit Krankheitsprognosen zu erreichen."

Während das Modell derzeit die Grippetätigkeit auf nationaler Ebene vorhersagen kann, hoffen sie, ihre geografische Reichweite über die Grenzen der USA hinaus auszuweiten, Krankheiten in einem internationalen Kontext vorherzusagen und andere Krankheiten zu verfolgen, für die mehrere Datenquellen verfügbar sind.

Letztendlich könnten die Vorhersagen öffentlich zugänglich gemacht werden, um möglichst vielen Menschen zu helfen.

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