Influensa återkommer säsongvis i tempererade regioner i världen, men vår förmåga att förutsäga tidpunkten, varaktigheten och omfattningen av lokala säsongsutbrott av influensa är fortfarande begränsad. Här utvecklar vi en ram för att initiera realtidsprognoser av säsongsinfluensautbrott, med hjälp av en dataassimileringsteknik som vanligen tillämpas i numeriska väderprognoser. Tillgången till webbaserade skattningar av lokala influensainfektioner i realtid gör det möjligt att göra denna typ av kvantitativa prognoser. Prognoser för retrospektiva ensembler tas fram varje vecka efter assimilering av dessa webbaserade uppskattningar för influensasäsongerna 2003–2008 i New York. Resultaten visar att skickliga förutsägelser i realtid om maximal timing kan göras mer än 7 wk före den faktiska toppen. Dessutom kan förtroendet för dessa förutsägelser härledas från spridningen av prognosensemblen. Detta arbete utgör ett första steg i utvecklingen av ett statistiskt rigoröst system för realtidsprognoser av säsongsinfluensa. Kalman filter  på absolut luftfuktighet W ellerldwide, influensa producerar 3-5 miljoner allvarliga sjukdomar årligen och dödar uppskattningsvis 250.000-500 000 människor (1). I tempererade regioner återkommer influensan typiskt under vintern när den absoluta luftfuktigheten är låg (2, 3), men för närvarande är vår förmåga att förutsäga viktiga detaljer om dessa säsongsinfluensautbrott begränsad. Man skulle faktiskt kunna dra stor nytta av folkhälsan genom tidiga, skickliga förutsägelser om de lokala influensautbrottens uppkomst, topp, varaktighet och omfattning. Matematiska modeller för överföring av smittsamma sjukdomar har använts i över ett århundrade (4). Dessa modeller har utvecklats för att studera de dynamiska egenskaperna hos sjukdomsöverföring (5-7), bestämma de biologiska egenskaperna hos specifika patogener (8, 9), och analysera historiska överföring beteende under dokumenterade utbrott (10). På senare tid har simuleringar av smittosamma sjukdomsmodeller utförts retrospektivt i kombination med statistiska filtreringsmetoder för att ge uppskattning av parametern maxlikelihood (11, 12) och förbättrad epidemisimulering genom tid och fysiskt utrymme (13-16). Filtrering tekniker iterativt uppdatera, eller justera, modell simulering uppskattningar av det dynamiska tillståndet, t.ex., population infektionsfrekvenser, med hjälp av verkliga observationer av detta tillstånd, som modellen är integrerad genom tiden. Eftersom tillståndet endast är intermittent, eller delvis, observerat-d.v.s., infektioner kan observeras endast för vissa platser och tider, och vissa tillståndsvariabler, såsom population känslighetsfrekvens, kan inte observeras alls-och eftersom dessa partiella observationer själva innehåller fel, försöker filtret balansera den relativa informationen i observationer och modellsimulering. Samtidigt kan filtreringsprocessen också användas för att uppskatta epidemiologiskt signifikanta parametrar inom en modell. Dessa samma filtreringsmetoder, genom att begränsa modellen tillstånd och parametrar, kan potentiellt användas för att öka förmågan hos en modell att skickligt förutsäga sjukdom överföring. Därför har sådana försök till förutsägelse tillämpats på ett mycket begränsat sätt utan en grundlig utvärdering av prognosens skicklighet eller osäkerhet (17-19). I teorin kan förutsägelser om infektionssjukdomar utvecklas, valideras och produceras på ett sätt som liknar prognoserna för numerisk väderprognos (NWP) (20). Likt väderdynamiken är infektionssjukdomarna icke-linjära och kaotiska. Dessa egenskaper gör utvecklingen av dessa rent deterministiska system mycket känsliga för deras nuvarande förhållanden, så att mycket små skillnader i den nuvarande staten snabbt kan förstärka genom tiden till olika framtida utfall (21, 22). För matematiska modeller som representerar dessa ickelinjära system ökar också felen i uppskattningen av systemets initiala dynamiska tillstånd när dessa modeller integreras i framtiden. Denna feltillväxt försämrar exaktheten i en prognos ju längre in i framtiden den utvidgas och inför en formell gräns för förutsägbarhet (23). En sådan inledande feltillväxt förvärras dessutom av att man använder bristfälliga, förenklade modellrepresentationer av det sanna systemet. Tillsammans leder icke-linjäriteten i det modellerade systemet och bristerna i modellens representation till en försämring av förutsägelsens kvalitet ju längre fram i tiden en prognos. För att motverka denna feltillväxt använder NWP metoder för assimilering av data, såsom filtrering, för att upprepade gånger starta om dynamiska vädermodeller, med hjälp av de senaste tillgängliga observationer och kunskap om felet i samband med dessa observationer. I NWP utförs denna reinialisering eller assimilering ofta (t.ex. var 6:e timme) och den nyinitierade modellen integreras sedan framåt i tiden (t.ex. 7 d) för att skapa en ny uppsättning väderprognoser. Metriker för att utvärdera realtidsfärdigheten hos dessa assimileringssystemprognoser för modelldata har utvecklats för att validera dessa förutsägelser. För att realisera en sådan modell-data assimilering förutsägelse system för infektionssjukdomar, i realtid eller nära realtid observationer av population-nivå sjukdom status måste vara tillgängliga. När det gäller influensa har uppskattningar av antalet influensainfektioner i realtid nyligen tagits fram och validerats historiskt mot officiella skattningar av influensaliknande sjukdom i US Centers for Disease Control and Prevention (CDC) (24). Vid tidpunkten för detta skrivande var dessa Google Flu Trends (GFT) uppgifter tillgängliga för 28 länder, liksom efter distrikt, provins, stat eller kommun i dessa länder. Dessa nästan realtidsdata på populationsnivå gör det praktiskt möjligt att tillämpa assimileringsprognoser för modelldata. Här använder vi en dataassimileringsmetod som kallas ensemblejusteringen Kalman filter (EAKF) (20) för att entrainera veckovisa GFT skattningar av ILI (24, 25) till en enkel fuktighetsförstärkt mottagligt-återtäckt-känslig (SIRS) matematisk modell av influensa (3). EAKF är en rekursiv filtreringsteknik som kombinerar observationer med en tidsmässigt föränderlig ensemble av modellsimuleringar för att generera en senare uppskattning av modelltillståndet (20). Denna process knuffar ensemblen menar mot observationer och samtidigt kontrakt ensemble variansen, vilket begränsar modellen tillstånd och parametrar. Innan vi använde GFT-skattningarna validerade vi först funktionaliteten i det kombinerade ramverket SIRS-EAKF, med hjälp av en syntetisk,
Det visar också den nuvarande ILI räknas i USA i ett kartformat REF.
Forecasting seasonal outbreaks of influenza
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Medicine']}