과학자 모델은 Google 검색 데이터를 사용하여

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과학자 모델은 Google 검색 데이터를 사용하여 COVID 입원 예측
사이언티픽 리포트(Scientific Reports) 저널에 발표된 연구에 따르면 코로나19의 미래 물결은 인터넷 검색 데이터를 사용하여 예측할 수 있습니다.

이 연구에서 연구원들은 전국에서 수행된 COVID 관련 Google 검색 수를 관찰하고 확인된

사례와 같은 기존의 COVID-19 측정항목과 함께 해당 정보를 사용하여 몇 주 전에 병원 입원률을 예측했습니다.

과학자들은 Google 트렌드에서 제공한 검색 데이터를 사용하여 COVID-19 입원을 예측하는 계산 모델을 구축할 수 있었습니다.

Google 트렌드는 실시간으로 Google 검색량에 대한 데이터를 제공하는 온라인 포털입니다.

미시시피 대학의 데이터 과학자 필립 터크는 “많은 사람들이 ‘내 근처에 있는 코로나19 검사 장소’를 검색한다면…

입원 측면에서 병원 수준에서 그 다운스트림의 영향을 여전히 느낄 것”이라고 말했다.

연구에 참여하지 않은 의료 센터.

“이는 의료 관리자와 지도자에게 개인 보호 장비와 인력을 비축하고 급증에 대비하기 위해 사전 경고를 제공합니다.”

1~2주 전에 예측하는 경우 새 컴퓨터 모델은 기존 모델과 잘 비교됩니다.

미국을 이깁니다.

질병통제예방센터(Centers for Disease Control and Prevention)의 “국가 앙상블” 예측은 많은 연구팀이

만든 모델을 결합하지만 이를 능가하는 단일 모델이 있습니다.

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다른 관점

먹튀검증커뮤니티 연구 공동 저자인 조지아 공과 대학의 데이터 과학자인 Shihao Yang에 따르면 새 모델의 가치는 기존 측정 기준과 독립적인 데이터 소스인 고유한 관점입니다. Y

ang은 CDC의 COVID-19 예측 허브에 새 모델을 추가하기 위해 노력하고 있습니다.

사람들이 “기침” 또는 “COVID-19 백신”과 같은 특정 용어를 Google에 얼마나 자주 검색하는지 추세를 관찰하면 검사가 드물거나 의료 시스템이 취약한 곳의 격차를 메우는 데 도움이 될 수 있습니다.

Yang은 또한 그의 모델이 새로운 변형이 나타날 때 특히 유용할 것이라고 생각합니다.

다른 많은 모델에서 흔히 볼 수 있는 시간 지연 없이 오미크론과 같은 새로운 변종과 관련된 것으로 생각되는 입원 급증을 예측하는 데 효과적이었습니다.
양은 “지진 같다. “Google 검색은 몇 시간 전에 쓰나미가 발생했음을 알려줍니다.… 내가 준비하고,

리소스를 할당하고, 직원들에게 알리는 데 몇 시간이면 충분합니다.

이것이 우리가 여기서 제공하는 정보라고 생각합니다. 지진 해일이 해안을 덮쳤을 때 내 모델이 정말 빛나는 곳까지.”

이 모델은 “미각 상실”, “COVID-19 백신” 및 “기침”과 같은 256개의 COVID-19 관련 용어에 대한 Google 검색량과 사례 수 및 예방 접종률과 같은 핵심 통계를 고려합니다. 또한 시간적 및 공간적 구성 요소가 있습니다.

즉, 현재 데이터와 예측하는 미래 입원 사이의 지연, 여러 상태가 얼마나 밀접하게 연결되어 있는지를

나타내는 용어입니다.more news

매주 모델은 지난 56일 동안의 데이터를 사용하여 자체적으로 재학습합니다. 이렇게 하면 현재 바이러스가 작동하는 방식을 반영하지 않는 이전 데이터가 모델에 부담을 주지 않습니다.