Ваши поиски в Google и твиты могут помочь предсказать следующую вспышку болезни

Прочитано: 90 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 голосов, среднее: 5,00 из 5)
Loading ... Loading ...


Похоже, это еще одна изюминка для тех, кто шутит о последних двух годах пандемии. Но для ученых, прогнозирующих будущие вспышки болезней, это важные данные.

Ароматические свечи начали получать поток негативных отзывов в Интернете в 2020 году. Недовольные покупатели заявили, что некоторые из самых ароматных и популярных продуктов известных компаний, таких как Yankee Candle, «не имеют запаха» или даже плохо пахнут.

Это было не просто несколько плохих отзывов. Самые популярные ароматические свечи, продаваемые на Amazon, получали в среднем от 4 до 4½ звезд до 2020 года, но в течение первого года пандемии отзывы упали примерно на целую звезду. Пользователи социальных сетей размышляли о связи между этими негативными отзывами и потерей обоняния, связанной с инфекциями COVID-19.

Когда в конце 2021 года количество случаев COVID-19 снова возросло из-за варианта омикрон, исследователи отметили еще один всплеск негативных отзывов об отсутствии запаха.

Эти негативные онлайн-обзоры — это то, что Маурисио Сантильяна называет «хлебными крошками». Когда люди ориентируются в цифровом мире , они оставляют следы того, что происходит в их офлайн-жизнях, объясняет директор Группы искусственного интеллекта по улучшению здоровья и окружающей среды (MIGHTE) в Институте сетевых наук на Северо-Востоке. Эти «хлебные крошки» оставляют след таким исследователям, как Сантильяна, по которым они прогнозируют потенциальные будущие вспышки COVID-19 и других заболеваний.

Если есть аномалии в онлайн-тенденциях — всплеск поиска в Google магазинов, которые доставляют куриный суп с лапшой, внезапный шквал твитов о навигации члена семьи, находящегося на карантине, или плохие отзывы об ароматизированных свечах — это может указывать на то, что назревают проблемы. Поэтому Сантильяна создает модели машинного обучения, чтобы выявлять аномалии, понимать эти подсказки и создавать систему раннего предупреждения о вспышках заболеваний.

Добавляя в смесь человеческое поведение , «мы создаем обсерваторию активности болезней, используя различные телескопы», — говорит Сантильяна, профессор физики, электротехники и вычислительной техники, недавно перешедший в Северо-Восток из Гарвардского университета.

Сантильяна объединяется с Алессандро Веспиньяни, директором Института сетевых наук и почетным профессором семьи Штернбергов на Северо-Востоке, который возглавляет группу специалистов по моделированию инфекционных заболеваний, которые разрабатывают набор прогнозов о возможном будущем пандемии COVID-19 с тех пор. начался кризис.

Модели Веспиньяни включают в себя такие детали, как количество случаев, госпитализаций, смертей, модели передвижения людей, то, как часто люди взаимодействуют, как передается вирус, и другие данные, ориентированные на само распространение болезни. Сантильяна говорит, что его исследование добавляет термометр другого типа, рассматривая цифровые следы человеческого поведения, которые находятся на шаг впереди эпидемиологических данных.

«В каком-то смысле мы пытаемся объединить эти две точки зрения, чтобы представить более полную картину таких вспышек, как COVID-19», — говорит Сантильяна.

Сантильяна и Веспиньяни уже сотрудничают, объединяя эти цифровые поведенческие данные с эпидемиологическими данными в своей работе по моделированию. В статье, опубликованной в журнале Science Advances в прошлом году, они показали, что такая согласованная система раннего предупреждения может предвидеть всплеск случаев COVID-19 и смертей на две-три недели. Когда Сантильяна присоединится к Network Science Institute, пара будет работать вместе над дальнейшим развитием этой системы раннего предупреждения о вспышках заболеваний, а не только о COVID-19.

Данные, которые собирает Сантильяна, включают в себя обширный и разнообразный набор информации, а не только тенденции поиска Google, сообщения в социальных сетях и обзоры онлайн-покупок или заказов. Он также использовал анонимные данные смарт-термометра, чтобы определить, когда в регионе может возникать какая-либо болезнь, анонимные данные о мобильности со смартфонов, которые показывают, когда больше людей могут оставаться дома больными, а также тенденции в поиске врачами определенных видов заболеваний. лечение или симптомы.

Даже поисковые запросы Google и сообщения в социальных сетях охватывают широкий спектр данных. Люди могут искать дополнительную информацию о своих симптомах или рекомендации по карантину, или они могут просто пытаться выяснить, где купить сироп от кашля или суп.

Всплеск хотя бы одного из этих видов поведения в регионе может указывать на то, что COVID-19 или другое инфекционное заболевание распространяется в обществе, или это может быть просто то, что вышел новый научно-фантастический фильм, который пробудил у людей любопытство к пандемиям. в более общем смысле. Вот почему Сантильяна говорит, что в его моделях важно учитывать множество различных источников данных. Модели машинного обучения также предназначены для выяснения того, например, действительно ли рост определенных поисковых запросов в Google коррелирует с ростом числа инфекций и госпитализаций, чтобы определить, стоит ли рассматривать это как предвестник вспышки заболевания.

Этот новый тип «телескопа», как назвал его Сантильяна, станет компонентом новой инициативы США по прогнозированию заболеваний — Центра прогнозирования и анализа вспышек (CFA). Сантильяна является частью группы экспертов, консультирующих эту работу.

«Точно так же, как работают системы прогнозирования погоды по всему миру, — объясняет он, — идея состоит в том, чтобы предлагать различные способы просмотра информации, которая производится в режиме реального времени, и разрабатывать системы, которые будут распознавать, когда происходит что-то аномальное».

Как и агентства по прогнозированию погоды, CFA, по сути, будет системой раннего предупреждения , определяющей, когда и где могут произойти вспышки заболеваний, чтобы должностные лица общественного здравоохранения могли принять меры, чтобы предотвратить их разрушительный характер.

Ваши поиски в Google и твиты могут помочь предсказать следующую вспышку болезни



Новости партнеров