Ученые из Гарвардского и Колумбийского университета проанализировали
данные системы прогнозирования простуды в США и обнаружили, что в
большинстве случаев прогнозы оправдываются, причем некоторые из них
удается сделать за несколько недель до вспышки заболевания. Исследование
опубликовано в Nature Communications, кратко о системе можно прочитать на сайте медицинской школы Колумбийского университета.
Анализ прогнозов в зимнем сезоне 2012-2013 говорит о том, что они
оправдываются в большинстве случаев. По словам авторов, доля правильных
прогнозов выросла с начала испытания системы 63 до 70 процентов в конце
(значение допустимой ошибки на сайте не уточняется). Рост заболевания
иногда удается спрогнозировать за девять недель до его начала, но в
среднем прогнозы даются за две-три недели.
Система прогнозирования основана на данных из нескольких источников.
Она использует как количество относящихся к гриппу поисковых запросов,
которые собираются в Google Flu Trends,
так и данные имеющиеся данные о количестве заболевших. Эти данные
система преобразует прогноз заболеваемости для 108 отдельных городов в
США, которые обновляется в реальном времени.
Ученые указывают, что всплеск интереса к Google Flu Trends со стороны
журналистов привел к тому, что поставляемые ей данные запросов стали
более шумными — публикации о системе сами по себе вызывают всплеск
поисковых запросов, касающихся гриппа.
Предсказание динамики заболеваний с помощью математического
моделирования интересует ученых не только в случае гриппа. Так, недавно
математики предложили бороться с распространением опасных эпидемий путем
выборочной отмены авиаперевозок. Ученые показали, что не все рейсы одинаково влияют на распространение заболеваний.
Ученые из Гарвардского и Колумбийского университета проанализировали
данные системы прогнозирования простуды в США и обнаружили, что в
большинстве случаев прогнозы оправдываются, причем некоторые из них
удается сделать за несколько недель до вспышки заболевания. Исследование
