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Google与哈佛合作开发预测模型,能预测美国未来14天武汉肺炎死亡人数

发布于2020-08-04 22:50:26

Google云端和哈佛全球健康研究所合作,开发了武汉肺炎(COVID-19)公共预测模型,能够对未来14天内,美国各州的武汉肺炎病例、死亡人数和其他指标进行预测,提供医疗、公部门和其他组织准备救援资源的根据。这些预测资料已经可以在云端资料仓储BigQuery,和Data Studio仪表板等服务免费取用。

为了产生武汉肺炎预测模型,Google云端研究人员开发了一种先进的时间序列机器学习方法,结合人工智能技术和流行病学,并将这个模型,以来自约翰霍普金斯大学、笛卡尔实验室和美国人口普查局的公开资料进行训练。这个模型特别之处,在于其基础架构的设计,让研究人员可以深入了解模型,更好地解释该模型作出预测的原因。

武汉肺炎公共预测模型可以生成郡级的预测资料,也就是说,该模型能以郡为基础,进行针对性的测试和公共卫生介入,Harvard大学研究员Thomas Tsai提到,只要-与公众能够提供准确和即时的病例、感染、住院和死亡资料,就能够强化人们了解和发展迅速对抗武汉肺炎的能力。而Google与哈佛的模型研究基础,正是基于这个概念。

Google表示,武汉肺炎公共预测能够对疫情控制提供有用的资讯,让各组织更好地为疫情发展做好准备,像是医疗院所可以根据预测资料,计划采购个人防护装备的数量,并且规划人力,而州和郡的卫生部门,也可以使用未来两周的感染预测,调整检测策略,并找出可能爆发疫情的新地区。

美国疾病管制与预防中心研究显示,在美国的有色人种,受到武汉肺炎疫情的打击最为严重,感染率和死亡率与其他族群不成比例,为此,Google进行了完整的公平性分析,研究这种不成比例的资料,对预测产生的影响以及其解释的方法,也提醒用户在使用资料时,也应考量公平性。

Google提到,与其他机器学习预测一样,这个武汉肺炎预测模型仍有其限制,用户在将预测资料用于决策时,应该考量其限制,也希望公共卫生官员和人工智能社群,能够展开公开对话,探讨解决不公平现象的成因,并评估不公平现象在各种人工智能模型中的影响。

用户现在可以在云端资料仓储BigQuery中进行免费查询,或是下载CSV格式的公共预测,此外,还能从Google的Data Studio仪表板,和美国National Response Portal中取得预测资料。Google在白皮书与用户指南中,详细说明了建模方法和资料集细节。

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