先月、ハリケーンサンディの悲劇的な結果にもかかわらず、1つのことが明らかになりました。現在利用可能な強力な気象モデルは、サンディのような暴風雨が次に発生する場所を予測するのに役立ちます。
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その技術は、単なる嵐の予測よりも有用です。 昨日全米科学アカデミー会議で発表された研究で、2人の研究者がこの技術を利用してインフルエンザの広がりを予測しました。 Googleインフルトレンドのリアルタイムデータを使用して、彼らのモデルは、季節性インフルエンザの流行が全国で発生する場所、時期、および程度を予測できます。
コロンビア大学の環境科学者ジェフリーシャーマンと国立大気研究センターのアリシアカルスペックは、「調査結果は、ピークタイミングのリアルタイムの巧妙な予測が実際のピークの7週間以上前に行われることを示しています。彼らの論文。 「この作業は、季節性インフルエンザのリアルタイム予測のための統計的に厳密なシステムの開発における最初のステップを表します。」そのような希望が実現した場合、事前のインフルエンザ警告システムのようなものがあります。ハリケーンやその他の厳しい気象現象と同様です。
天候とインフルエンザの感染はいずれも非線形システムの例です。開始条件のわずかな変化が結果に大きな変化をもたらす可能性があるシステムです。 気象モデルの構築において、科学者はこれらの種類の小さな変化（カリブ海のわずかに暖かい水など）が結果（東海岸に上陸するときにはるかに強いハリケーン）にどのように影響したかについての履歴データを調べます。 長年のデータを同化して数え切れないほどのシミュレーションを実行することで、約1週間以内に発生する架空の気象イベントのオッズに対する合理的に正確な予測を生成できます。
新しい研究では、研究者はこれらのモデルから派生した原則を使用し、インフルエンザの広がりにそれらを適用しました。 入力には、気温、気圧、風の大気測定に加えて、Google Flu Trendsを使用しました。GoogleFlu Trendsは、Googleに入力された検索語を綿密に調べて、世界中のインフルエンザの伝播に関するリアルタイムデータを提供するサービスです。 「インフルエンザ」を検索するすべての人が必ずしもインフルエンザに感染しているわけではありませんが、Googleの研究者は、インフルエンザ関連の検索用語が世界中のインフルエンザ伝播率の正確な代理となりうることを示しています。特定の地域の多くの人々が突然「インフルエンザ、 」感染が大量に到達したことは間違いありません。
インフルエンザは、気象と同様の大気条件を含む確率的原則に従って行動するようです。 考慮すべきその他の要因には、地域の人口密度が含まれます。 湿度や温度などの要因とGoogleのデータおよび病院が保持している実際のインフルエンザレート情報を組み合わせることで、研究者は、当局が追跡を続けてからの年間のインフルエンザの感染状況を概算するモデルを開発できました。
モデルをテストするために、研究者はニューヨーク市のインフルエンザデータを2003年から2008年まで評価しました。特定の時間までのインフルエンザの伝播に関するデータを入力し、モデルにインフルエンザの振る舞いの週ごとの予測を提供するように依頼することにより、彼らは感染がいつピークに達するか、時には最大で7週間前までの正確な予測。 さらに、気象モデルと同様に、システムはいくつかの異なるシナリオを区別し、各シナリオが発生する可能性の推定値を提供できます。
継続的な開発とGoogle Flu Trendsなどのリアルタイムデータが利用できるため、このタイプの技術を理論的に使用して、州や都市レベルまで、地域のインフルエンザ予測を生成することができます。
