Twitter ведет к новому способу отслеживания и прогнозирования вирусных эпидемий

Исследователи из Университета штата Аризона разрабатывают систему отслеживания гриппа с помощью Twitter. Свои результаты ученые опубликовали в Международном журнале экологических исследований и общественного здравоохранения .

Команда использует анализ данных Твиттера вместе с математическими уравнениями, чтобы предложить результаты в реальном времени по распространению гриппа. Работа финансируется Национальным научным фондом.

Несмотря на достижения в области медицинских технологий и вакцин, новые и вновь возникающие эпидемии, такие как SARS, птичий грипп , Эбола и Зика, продолжают представлять огромную угрозу.

Раннее обнаружение и немедленный ответ важны, говорят ученые. Однако во многих случаях современные методы и алгоритмы выявления эпидемий не могут сравниться с огромным количеством данных социальных сетей, доступных сегодня. Эти данные дают возможность разработать улучшенные системы эпиднадзора за эпидемиями.

Этот проект разрабатывает новую структуру для раннего выявления эпидемических вспышек на основе данных Twitter с геотегами в реальном времени. Он объединяет опыт ученых в области математики и информатики для разработки новых алгоритмов для более быстрого обнаружения (почти в реальном времени и локализованных) вспышек.

Команда, возглавляемая Фэном Ваном из штата Аризона, считает, что проект даст точные результаты и предоставит достоверную информацию о будущих вспышках.

Если у ученых есть инструмент, который работает точно, он может дать сильный сигнал о начале вспышки. «Поддержка NSF таких проектов демонстрирует способность математики решать такие проблемы в области здравоохранения, как недавняя вспышка коронавируса» , – говорит Хуан Меза, директор Отдела математики NSF.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Варикоз: симптомы, лечение и профилактика заболевания
Добавить комментарий

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

Adblock
detector