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Data61使用机器学习来追踪澳大利亚的人类传染病

发布时间:2019-02-21 16:10:42 来源:

英联邦科学与工业研究组织(CSIRO)Data61开发了一种工具,用于跟踪传染病以及它们如何特定地传播到澳大利亚,使用贝叶斯推理(一种统计机器学习方法)来了解一个地区将疾病传播到其他地区的倾向。区域。

该工具使用来自昆士兰州登革热病毒爆发的数据作为案例研究,确定并追踪新的感染病例,并将其传染给澳大利亚的原始来源,并将疾病如何在人与人之间转移。

根据Data61计算机科学家Raja Jurdak的说法,跟踪感染途径的传统方法通常依赖于耗时的现场调查或与受感染患者的旅行路线相关的访谈。

Data61与昆士兰州卫生局合作,在15年内获得完整的匿名记录的登革热病例。Jurdak告诉ZDNet这些记录是用来训练模型的基本事实。

“我们使用多种人员流动信息来源,包括航空公司乘客数据,地理标记社交媒体和旅游调查,以了解人们如何在不同地区之间移动,”他解释说。

“以人类运动趋势为出发点,我们的方法可以了解疾病如何在各地区之间传播,并使用实际报告的病例来验证结果。”

Jurdak说,这种方法允许Data61调查过去并确定感染源,并预测未来疾病的潜在传播。

下载由SolarWinds提供

了解感染一旦到达澳大利亚后如何传播,将为预测可能发生疫情的时间和地点提供机会,使医院和生物安全机构尽可能做好准备。

然而,该项目的挑战之一是Data61正在处理不包括整个人口的运动数据。

“这就是为什么我们选择将多个数据源结合起来,以便人们如何移动,这样一个数据集的任何偏差都可以被其他数据集抵消,”Jurdak告诉ZDNet。“因为我们使用实际报告的案例来训练和验证我们的模型,我们相信该模型对于各个数据集的局限性是稳健的。”

该工具是更广泛的疾病网络和流动(DiNeMo)项目的一部分,旨在开发人类传染病的实时警报和监测系统。Data61预计它将为进入澳大利亚的人类疾病行为提供新的见解。

根据Jurdak的说法,该工具可用于监测和跟踪疾病的其他爆发,包括人类,动物之间的传播,或通过寄生虫,病毒和细菌等媒介传播的疾病。

“因为我们利用人和动物的运动作为疾病传播的潜在驱动因素,我们可以将我们的方法应用于广泛的爆发,我们可以获得有关代理人运动的一些信息 - 人类和动物 - 在传播过程中,“他补充道。

该工具的其他应用实例包括疟疾,其也通过蚊子传播,以及动物的口蹄疫。

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