互联网搜索数据可以帮助预测即将到来的“twindemic”

使用最广泛的医疗建议在现代社会可能是谷歌搜索框。

足够多的人转向网站搜索“味道的损失”或“传染性”佐治亚理工学院的研究人员可以使用这些数据来准确预测即将到来的流感样疾病和COVID-19感染。他们的预测模型为每个国家的国家整体和工作,提供一个新的来源的数据对潜在“twindemics”可以负担的卫生保健系统。

模型,由Shihao杨和他的团队在斯图尔特·h·弥尔顿学校工业与系统工程,发表在《自然》杂志上通信医学。

“我们的贡献是,我们提供一个独特的角度预测:我们发现有黑客短期预测基于搜索数据,”杨说,助理教授及合作者与佐治亚理工学院博士生思敏马和邵阳Ning,统计在威廉姆斯学院助理教授。

团队的“黑客”使用23键搜索查询,像“失去味道,”展望未来4周的严重的流感样疾病和COVID-19病例。联邦数据模型使用从COVID-19住院和死亡,加上流感样疾病的门诊病人数量以来官方基准很难区分流感病例与其他类型的病毒感染具有类似症状。

“我们提供一个独特的视角。很多人并不真正使用这个数据你可能会考虑替代数据,”杨说。“卫生保健专业人员和流行病学家使用监测数据,调查数据,医院记录。这是通常的领域。作为一个统计工作在一个工程背景下,我的镜头有点不同在我们的卫生保健系统。”

杨说传统的流行病学模型比他的更有效的方法在预测在未来6个月或更长时间。他的团队的工作照是在短期内,提供公共卫生官员和医院数据来预测即将飙升。

研究人员已经提出了他们的研究结果以疾病控制和预防中心。

杨多年来一直使用搜索流感预测数据,并开始将这些知识应用到冠状病毒大流行在2020年初。随着时间的推移,他感觉到他和其他人的新工具开发与流感COVID预测可以帮助建模,反之亦然。

与越来越多的担忧,去年秋天就“twindemic”的疾病,“我们意识到这似乎是时候开始治疗流感和COVID的同样,”杨说。“那么,整个想法是,我为什么不把这两个疾病在一起,建立一个联合模型。”