Искусственный интеллект для прогнозирования заболеваемости гриппом

Искусственный интеллект для прогнозирования заболеваемости гриппом

16 Jan 2019
392
Прослушать

Американские исследователи из Программы по развитию компьютерной медицинской информатики в Бостонской детской больнице разработали программное решение на базе алгоритма искусственного интеллекта ARGONet, которое позволяет прогнозировать распространение гриппа. Результаты исследования работы этого решения были недавно опубликованы в журнале Nature Communications.

Тестирование этого программного решения проходило в США в период с сентября 2014 года по май 2017 года. Результаты показывают, что система сделала более точные прогнозы, чем считавшийся ранее самым эффективным метод прогнозирования ARGO, в более чем 75% исследованных штатов США.

Решение ARGONet может использовать информацию из электронных медицинских карт, поисковые запросы Google, связанные с гриппом, и данные исторической активности гриппа в данном регионе. ARGONet был "обучен" прогнозированию с помощью двух наборов данных, включающих смоделированные и фактические данные по гриппу, что помогло уменьшить ошибки в прогнозах.

Исследователи утверждают, что ARGONet производит наиболее точные оценки активности гриппа на уровне штатов США, на неделю опережая традиционные отчеты в области здравоохранения, имеющиеся на сегодняшний день. По их словам,

С течением времени наши модели станут более точными по мере сбора большего объема информации в Интернете и включения в них облачных электронных медицинских карт.