Vi presenterar en maskininlärning-baserad metodik som kan tillhandahålla realtid ("nowcast") och prognostiserade uppskattningar av influensaaktivitet i USA genom att utnyttja data från flera datakällor inklusive: Google-sökningar, Twitter-mikrobloggar, nästan realtids sjukhusbesök register, och data från ett deltagande övervakningssystem. Vårt huvudsakliga bidrag består i att kombinera flera influensaliknande sjukdomar (ILI) aktivitetsskattningar, som genereras oberoende av varje datakälla, till en enda förutsägelse av ILI använda maskininlärning ensemble metoder. Vår metodik utnyttjar informationen i varje datakälla och producerar korrekta veckovisa ILI-prognoser i upp till fyra veckor före utgivningen av CDC:s ILI-rapporter. Vi utvärderar den prediktiva förmågan hos vår ensemble strategi under 2013-2014 (retrospektivt) och 2014-2015 (levande) influensa säsonger för var och en av de fyra veckohorisonterna. Vår ensemble strategi visar flera fördelar: (1) vår ensemble metods förutsägelser överträffar varje förutsägelse med hjälp av varje datakälla självständigt, (2) vår metodik kan producera förutsägelser en vecka före GFT: s realtidsberäkningar med jämförbar noggrannhet, och (3) våra två och tre veckors prognosuppskattningar har jämförbar noggrannhet med realtidsprognoser med hjälp av en autoregressiv modell. Dessutom visar våra resultat att man får stor insikt genom att integrera olika dataströmmar, i form av sociala medier och data från folkmassor, i influensaprognoser i alla tidshorisonter. De aggregerade aktivitetsmönstren för Internetanvändare har gjort det möjligt att upptäcka och spåra flera befolkningsomfattande händelser såsom sjukdomsutbrott, finansiella marknader Finansiering: MS, ATN och JSB fick finansiering från National Library of Medicine (bidragsnummer R01 LM010812-04). EON stöds av National Institute of Environmental Health Sciences vid National Institutes of Health (Award Number K01ES025438). Finansiärerna hade ingen roll i studiedesign, datainsamling och analys, beslut att publicera, eller förberedelse av manuskriptet. prestanda, och preferenser i online filmval. Som en följd av detta har en samling matematiska modeller som syftar till att övervaka och förutsäga dessa händelser i realtid föreslagits under det senaste årtiondet. När vi upptäcker nya metoder och datakällor som lämpar sig för att spåra dessa händelser, är det oklart om mer information kommer att leda till förbättrade förutsägelser. I samband med detektion av digitala sjukdomar på befolkningsnivå visar vi att det är fördelaktigt att kombinera informationen från flera influensaprofessorer i USA istället för att helt enkelt välja den bäst presterande influensaprediktorn. Våra resultat tyder på att information från flera datakällor såsom Google-sökningar, Twitter-mikrobloggar, nästan realtids sjukhusbesök, och data från ett deltagande övervakningssystem, kompletterar varandra och producerar den mest exakta och robusta uppsättningen influensaprognoser när de kombineras optimalt.
Santillana m.fl. REF använde SVM för att prognostisera uppskattningar av influensaaktivitet i Amerika.
Combining Search, Social Media, and Traditional Data Sources to Improve Influenza Surveillance
{'venue': 'PLoS computational biology', 'journal': 'PLoS computational biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}