Abstract-Astma är ett av de vanligaste och dyraste kroniska tillstånden i USA, som inte kan botas. Exakta och snabba övervakningsuppgifter skulle dock kunna möjliggöra snabba och riktade insatser på gemenskapsnivå eller individuell nivå. Nuvarande nationella system för övervakning av astmasjukdomar kan ha datatillgänglighet på upp till två veckor. Snabba framsteg har gjorts när det gäller att samla in icke-traditionell, digital information för att utföra sjukdomsövervakning. Vi introducerar en ny metod för att använda flera datakällor för att förutsäga antalet astmarelaterade akutmottagningsbesök i ett specifikt område. Twitterdata, Googles sökintressen och miljösensordata samlades in för detta ändamål. Våra preliminära resultat visar att vår modell kan förutsäga antalet astma-ED-besök baserat på miljödata och data från sociala medier i nära realtid med cirka 70% precision. Resultaten kan vara till hjälp för hälsoövervakning, ED-beredskap och riktade patientinsatser.
Astmarelaterat antal besök på sjukhusens akutavdelningar förutsågs med hjälp av Twitter-data, Googles sökintressen och miljösensordata REF.
Predicting Asthma-Related Emergency Department Visits Using Big Data
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}