Американцы предложили следить за эпидемией гриппа с помощью твиттера

Сотрудники Рочестерского университета (Нью-Йорк) разработали основанную на сообщениях в твиттере компьютерную модель распространения инфекционных заболеваний, в первую очередь гриппа, в мегаполисе, представляющую информацию в режиме реального времени. Авторы утверждают, что их разработка позволяет давать индивидуальный прогноз заболеваемости за 8 дней до появления симптомов.
Американцы предложили следить за эпидемией гриппа [с помощью твиттера]
1 минута
1210

Сотрудники Рочестерского университета (Нью-Йорк) разработали основанную на сообщениях в твиттере компьютерную модель распространения инфекционных заболеваний, в первую очередь гриппа, в мегаполисе, представляющую информацию в режиме реального времени, сообщает The New Scientist. Авторы утверждают, что их разработка позволяет давать индивидуальный прогноз заболеваемости за восемь дней до появления симптомов.

Модель была представлена на проходящей в Торонто Конференции по искусственному интеллекту и действует по аналогии с сервисом Google Flu Trends, который использует сводные данные о поисковых запросах Google, связанных с гриппом, для оценки текущей активности вирусов гриппа по всему миру.

Эдам Сэдилек (Adam Sadilek) и его коллеги попробовали сделать такой сервис более индивидуализированным. Они разработали специальное программное обеспечение, позволяющее анализировать текстовую информацию и различать твиты людей, сообщающих о симптомах заболевания и твиты, в которых просто использованы аналогичные слова, но в переносном значении. Было проанализировано 4,4 миллиона сообщений от 630 тысяч находившихся в Нью-Йорке пользователей за один из месяцев 2010 года. При этом учитывалась их географическая привязка к местности.

Вся информация сводилась в интерактивную карту, в режиме реального времени отражающую концентрацию больных гриппом в различных точках городской среды. По замыслу авторов, в дальнейшем такую карту в виде мобильного приложения к смартфону сможет получать на свой телефон каждый желающий и система будет предупреждать владельца о степени риска заражения при входе в различные публичные места, а также присылать сообщения, предупреждающие о высокой вероятности заболевания в следующие несколько дней.

Авторы утверждают, что точность такого прогноза достигает 90 процентов, а продолжительность инкубационного периода - восемь дней.

В то же время лидер группы разработчиков, Эдем Сэдилек, признал, что у предложенной модели есть много недостатков. В частности, далеко не все заболевшие сообщают об этом в твиттере. Кроме того, контакт с больным отнюдь не стопроцентно означает заболевание. Подверженность инфекции очень индивидуальна и зависит от многих превходящих обстоятельств, таких как уровень иммунитета, социально-экономический статус и так далее.

Стоит отметить, что сервис микроблогов уже использовался для мониторинга эпидемического процесса – к примеру, во время пандемии гриппа H1N1 в 2009-2010 годах. Кроме того, в июле 2011 года сообщалось о том, что бразильские ученые разработали программное обеспечение для слежения по сообщениям в твиттере за эпидемией лихорадки денге.

Клещевые инфекции — чем опасен анаплазмоз? Объясняет врач Врачи говорят Клещевые инфекции — чем опасен анаплазмоз? Объясняет врач
Инфекция может стать эндемичной для Центрального федерального округа
Что может сделать борщевик человеку? Объясняем по науке Как правильно Что может сделать борщевик человеку? Объясняем по науке
Опасное растение, вызывающее ожоги и аллергию