Цифровой мониторинг гриппа: возможности и ограничения прогнозных моделей
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала разбирает, как цифровые данные и математические модели используют для мониторинга и прогноза сезонного гриппа. В 2013–2014 годах Центр по контролю и профилактике заболеваний США запустил FluSight — платформу для прогнозирования сроков и интенсивности сезона гриппа в десяти регионах США и по стране в целом. В январе 2019 года центр сообщил о планах направить 17,5 млн долларов на запуск сети экспертных центров, работающих над прогнозированием гриппа.
Автор также рассматривает ограничения цифрового эпиднадзора: Google Flu Trends, запущенная в 2008 году, не выявила пандемию гриппа H1N1 весной 2009 года, а длительность сезона 2012–2013 годов оценила на 140% выше. Google прекратил работу платформы в 2015 году. В статье описаны ансамбли, объединяющие прогнозы разных моделей. По оценке автора, существующие модели наиболее точны при прогнозировании на 2–4 недели, тогда как для планирования ресурсов были бы полезнее надёжные прогнозы за 6–8 недель.
Главное
- Центр по контролю и профилактике заболеваний США запустил FluSight в 2013–2014 годах.
- В январе 2019 года центр объявил о выделении 17,5 млн долларов на сеть центров по прогнозированию гриппа.
- Google Flu Trends не выявила пандемию H1N1 весной 2009 года и завысила длительность сезона 2012–2013 годов на 140%.
- По оценке автора, модели точнее прогнозируют грипп на 2–4 недели; прогнозы за 6–8 недель были бы полезнее для планирования ресурсов.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация