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病毒性疾病在人群中的傳播,取決于感染者和未感染者之間的互動(dòng)。目前用來預(yù)測(cè)疾病在一個(gè)城市或國家傳播的模型數(shù)據(jù),都存在稀疏和不精確的問題,比如通勤調(diào)查或網(wǎng)上搜索數(shù)據(jù)。
為了獲得一個(gè)更稠密的數(shù)據(jù)集,此次,美國谷歌公司研究人員亞當(dāng)·薩迪樂克及其同事從打開“位置歷史記錄”功能的安卓手機(jī)上收集了匿名追蹤數(shù)據(jù),并利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法將這些數(shù)據(jù)拆分成單個(gè)“行程”,進(jìn)而構(gòu)建出一個(gè)人群移動(dòng)地圖。他們借助一個(gè)根據(jù)醫(yī)院掛號(hào)和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)的傳染病傳播模型,利用這個(gè)移動(dòng)地圖成功模擬“預(yù)報(bào)”了2016年至2017年紐約市內(nèi)和周圍的流感活動(dòng)。
研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),這個(gè)模型比常用的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)報(bào)模型表現(xiàn)更好,和使用通勤調(diào)查數(shù)據(jù)差不多,但已知通勤調(diào)查數(shù)據(jù)收集起來成本更高。他們還模擬“預(yù)報(bào)”了2016年流感季澳大利亞國內(nèi)的流感傳播。雖然澳大利亞的人口更稀疏,流感動(dòng)力學(xué)也不同,但這個(gè)模型依然能非常準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)流感的高峰和低谷。
現(xiàn)有的高分辨率移動(dòng)數(shù)據(jù)來自手機(jī)通話記錄,這些記錄具有提供者特異性,一般無法反映跨境或跨國移動(dòng)。位置數(shù)據(jù)沒有這方面的限制,因此對(duì)于監(jiān)測(cè)長距離的疾病傳播更具潛力。目前,這些數(shù)據(jù)在完整性上有欠缺,因?yàn)橹悄苁謾C(jī)使用率低的小孩和老人的移動(dòng)數(shù)據(jù)并不包含在內(nèi)。雖然存在這些限制,但研究團(tuán)隊(duì)證明了利用手機(jī)數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)流行病傳播的潛力。(張夢(mèng)然)
[ 責(zé)編:蔡琳]標(biāo)簽: 機(jī)器 學(xué)習(xí) 成功 模擬
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