Епидемия: Интернет прогноза

Епидемия: Интернет прогноза

Интересът на човечеството към предвиждането на епидемии е оправдан. Разбира се, това не е Средновековието, а не дори 1918 г., когато испанецът претендира почти 25 милиона живота. Но в живата памет на хората, оцелели няколко епидемии нашумели и дори пандемии (епидемии в света заболяване). Това бързо разпространение на СПИН, която се появява през 1970 г., епидемията от атипична пневмония (SARS) през 2003 г., пандемия от свински грип от 2009 г., разпространението на резистентни патогенни бактерии, непреклонна международната общност малария и др. Днес, в Деня на интернет в Русия, MedAboutMe дали вече е възможно да се предвидят епидемии с помощта на социалните мрежи и търсачките?

Компютърни методи за предсказване на епидемии

В ерата преди интернет, хората вече се опитаха да предскажат епидемии от най-честите инфекциозни болести. В Съветския съюз през 1960 г., е разработена и приложена на практика математическа схема на развитие на епидемия от грип, наречен модел-Baroyan Rvacheva. На нейна основа, ние сме разработили компютърна програма, която ви позволява прогнозиране на 100 до 200 местни епидемии от грип в страната в същото време, като се отчита движението на потенциални пациенти на влакове и самолети.С негова помощ беше възможно повече или по-малко да се предскаже до 80% от местните епидемии.

Традиционни методи за прогнозиране в медицината

Днес официалната медицина използва пасивни и активни системи за наблюдение за разпространение на инфекции. Пасивните системи работят с данни, които се събират на местно ниво. Лекарите и персоналът на лабораторията предоставят информация, която постепенно (не непосредствено) попада в ръцете на анализатори и може да се обработва с помощта на съществуващи математически модели. Пасивно означава, че информацията идва отдолу. Ако висшите здравни власти се интересуват от ситуацията с заболеваемост, системата за наблюдение се счита за активна. Това, обаче, не увеличава значително своята ефективност.
Тази схема работи, но изисква много пари, време и служители. Дори при най-бързото обработване на такива данни забавянето в разпределението на получените резултати е най-малко две седмици.

Историята на интернет прогнозите

Предвид огромния скок в областта на работата с информацията, която човечеството е извършило през последните 25-30 години, би било странно, ако не се опита да се възползва от новите възможности.
Първата програма, предназначена да контролира инфекциозните заболявания, беше ProMED, стартирана през 1994 г. През 1997 г. канадски учени, заедно с които са развили и стартира глобална разузнавателна мрежа на общественото здраве (GPHIN) – система за обобщаване на новини по ключови думи. През 2002 г., по време на избухването на ТОРС в Китай, това е чрез тези две системи се събират и обработват актуална информация за разпространението на вируса.
Рано или късно, в търсене на по-точни прогнози, учените трябваше да отида с обобщение репортажи за индивидуалните нужди на потребителите. На интернет легенда, през 2005 г. канадската Гюнтер Eisenbach купил контекстна реклама на фирмата в Google: ако потребителят се вкара в търсачката "грип" или "грипни симптоми", видя знамето, което доведе до страницата на Eyzenbaha. Налагането статистика на посещенията на докладите за разпространението на грипа, получена от епидемиолози, учените са намерени изразена зависимост: колкото повече хора от определен регион на интерес към грипа, толкова по-висока е в една и съща точка, честотата. Освен това, честотата на скока се проведе около една седмица от исканията за скок.
Google, където Айзенбах се обърна към констатациите си, в началото не се интересуваше от тях. Още през 2008 г. две групи (Yahoo и Google) предложиха начин да се предскажат заболявания, използващи статистически данни за заявки в търсачките. Резултатът от изследването е услугата Googe грипни тенденции (GGT), която от няколко години публикува прогноза за разпространението на грипния вирус в Съединените щати. Съответният му партньор беше услугата Google Dengue Trends, която предостави най-новата информация за разпространението на треска от денга.
През 2009 г. обаче ГФТ "пропусна" епидемията от свински грип, а през 2011-2013 г. прогнозната грешка беше 140-150%. В резултат на това двете програми бяха закрити. Учените обясняват, че тези услуги работят задоволително само през първите 2-3 години, след което са необходими други методи за работа с големи данни (Big Data). Търсенето на такива методи от различни институции по света сега се провежда с подновена ревност.

Как функционират системите за прогнозиране на интернет?

Така че основата на интернет прогнозирането е отговорът на потребителите на първите случаи на заболеваемост в техния регион. Още преди броят на случаите да надхвърли епидемичния праг, роднините и колегите на първите заразени хора задават въпросите за болестите и техните симптоми на търсещите машини.IP адресът ви позволява да изчислите откъде идва молбата и уверено предскажете, че след 1-3 седмици ще има избухване на болест на едно или друго място в страната. Анализира анализа на данни от социални мрежи, включително Facebook и Twitter.
Преди няколко години в Русия подобно проучване беше проведено от списание Нюзуик. Служителите на списанията анализираха статистическите данни за заявките в Yandex и ги комбинираха с информация за сезонните грипни епидемии. По принцип статистиката за търсещите машини съвпадна с епидемиологичните данни и позволи да се предскажат местни огнища на грип след няколко седмици. Но руските лекари от Института по грип са скептични за изследванията на журналистите. Експерти твърдят, че исканията отразяват "нивото на страх" на хората преди инфекцията, а не степента на заболеваемост.
Интересен опит за предсказване на Уикипедия бе направен през 2014 г. Известно е, че "Уики" събира искания от потребители. По времето на проучването, преди няколко години, те бяха наети на 850 милиона на ден. Изследователите са събрали искания за 8 заболявания в 9 държави в продължение на 4 години (2010-2014 г.) и са наложили констатациите върху хронологията на епидемиите.Оказа се, че по този начин е възможно да се предскаже една седмица на грипна епидемия в Япония в продължение на 2 седмици – на епидемията от тропическа треска в Бразилия и през последния месец – избухването на туберкулоза в Тайланд. В други случаи не би било възможно да се получи прогноза – става въпрос за заболявания като холера, СПИН, чума, треска от Ебола.
Учените отдават това на факта, че тропическа треска и грип – сезонно заболяване: медиите публикуват статии преди началото на епидемията, а хората ги четат и активно започват да търсят допълнителна информация. Също така, тези заболявания имат кратък инкубационен период, който насърчава хората бързо да получат информация за потенциална заплаха. Останалите заболявания, които бяха претърсени (бавен СПИН, редки чума) – не са толкова интересни за потребителите на интернет.
Така че основният проблем на прогнозирането на интернет, базиран на социалните медии, както казват експертите, е сложността на филтрирането на данни:
От друга страна, експертите в областта на Big Data смятат, че просто използването на големи данни ще избегне подобни отклонения.

Бъдещето на интернет прогнозите на епидемиите

Like this post? Please share to your friends:
Вашият коментар

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: