Und jetzt, die krankheit prognostiziert...


Und jetzt, die krankheit prognostiziert...

Disease Prognose, wie Wettervorhersage, könnte nur um die Ecke, nach den Ergebnissen in der Zeitschrift veröffentlicht PLOS Computational Biology .

Das Ensemble-Modell wurde entwickelt, um die Grippe genauer zu bestimmen, basierend auf Daten aus mehreren Quellen.

Abgesehen von den Centers for Disease Control and Prevention (CDC) haben viele Gruppen versucht, Modelle zu erstellen, die eine drohende Grippeaktivität vorhersagen könnten.

Google Grippe Trends (GFT) wurde zu diesem Zweck im Jahr 2008 ins Leben gerufen, aber im Jahr 2015 stillgelegt.

Ein Forscherteam, geführt von Computer-Epidemiologen im Boston Children's Hospital, wollte wissen, ob sie bestehende Modelle kombinieren könnten, die die Grippe-Aktivität individuell vorhersagen, um robuste Echtzeit-Schätzungen zu liefern, die die Krankenhäuser und Gesundheitssysteme bei der Zuweisung von Ressourcen für die Grippebehandlung genau führen können.

Das Team begann mit vier getrennten nicht-traditionellen Quellen von "Now-Casting" (Echtzeit) -Modellen der Grippe-ähnlichen Krankheitstätigkeit.

Die verwendeten Quellen waren:
  • Google
  • Twitter
  • Klinische Daten aus der elektronischen Gesundheitsakte (EHR) Manager athenahealth
  • Crowd-sourced Grippe-Daten von Flu Near You, ein partizipatives Überwachungssystem von HealthMap entwickelt.

In einem ähnlichen Ansatz wie bei den Wetterprognostikern, um Hurrikanspuren vorhersagen zu können, nutzten sie maschinelle Lerntechniken, um die Daten zu kombinieren und eine Reihe von "Ensemble" -Modellen zu erzeugen, die die Ergebnisse der vier Single-Source-Modelle beinhalteten.

Die Vorhersagen vergleichen sich genau mit den vorhandenen Modellen

Um die Genauigkeit und Robustheit zu bestimmen, verglichen sie ihre Ergebnisse mit denen von jedem der vier Echtzeit-Quellmodelle, mit den CDCs historischen Grippe-ähnlichen Krankheitsberichten und mit GFT-Now-Casts aus den Jahreszeiten 2013-14 und 2014-15.

Die neuen Modelle produzierten robuste Echtzeit-Schätzungen, die ihre vier Echtzeit-Quellmodelle übertrafen und auch bessere Prognosen als die CDC in Bezug auf Timing und Grösse der Grippe-ähnlichen Krankheitstätigkeit bei jedem gemessenen Zeithorizont, bis zu 3 Wochen in Vorrücken

Die Ensemblevorhersagen haben auch CDC-Berichte über die tatsächliche Grippe-Aktivität genau verfolgt, mit Echtzeit-Schätzungen, die 99% genau waren, und nur etwas weniger so im 2-Wochen-Zeithorizont.

  • Grippe-Saison in den USA beginnt im Oktober und kann bis Mai dauern
  • Die Saison fällt normalerweise zwischen Dezember und Februar
  • Impfung wird für alle über dem Alter von 6 Monaten empfohlen.

Erfahren Sie mehr über Grippe

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

Senior-Autor John Brownstein, PhD, Boston Kinder-Chef-Innovationsoffizier und Mitbegründer der Krankheit Tracking-Site HealthMap, erklärt, dass einzelne Datenquellen seit langem verwendet werden, um eine Reihe von Krankheiten zu verfolgen.

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

Die CDC überwachen saisonale Grippe-ähnliche Aktivitäten in den USA, aber die Datenberichte, die sie generiert und an Kliniker und öffentliche Gesundheitsbehörden verteilt, sind historisch 1-2 Wochen veraltet.

Die Forscher glauben, dass einer der Schlüssel zum Erfolg des Modells die Einbeziehung von Social Media und EHR Daten ist, die mehr Wert als rein historische Muster hinzufügen.

Brownstein kommentiert:

Die Wettervorhersage ist eine etablierte Disziplin und hat sich in der Gesellschaft engagiert. Wir denken, dass die Zeit reif ist, dasselbe mit der Prognose der Krankheit passieren."

Während das Modell derzeit die Grippeaktivität auf nationaler Ebene vorhersagen kann, hoffen sie, ihre geografische Reichweite über die Grenzen der USA hinaus auszudehnen, Krankheiten im internationalen Kontext vorherzusagen und andere Krankheiten zu verfolgen, für die mehrere Datenquellen zur Verfügung stehen.

Letztendlich könnten die Vorhersagen öffentlich zugänglich gemacht werden, um so viele Menschen wie möglich zu nutzen.

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