Et maintenant, la prévision de maladie...


Et maintenant, la prévision de maladie...

La prévision de la maladie, comme les prévisions météorologiques, pourrait être juste autour du coin, selon les résultats publiés dans le journal Biologie computationnelle PLOS .

Le modèle d'ensemble a été développé pour prédire la grippe de manière plus précise, en fonction de données provenant de sources multiples.

Outre les centres de lutte contre les maladies et de prévention (CDC), de nombreux groupes ont tenté de créer des modèles qui pourraient prédire l'activité grippale imminente.

Google Flu Trends (GFT) a été lancé à cette fin en 2008 mais déclassé en 2015.

Une équipe de recherche, menée par des épidémiologistes informatiques à l'Hôpital pour enfants de Boston, voulait savoir s'ils pourraient combiner des modèles existants qui prédisent individuellement l'activité de la grippe, afin de fournir des estimations robustes et en temps réel qui pourraient guider les hôpitaux et les systèmes de santé avec précision pour allouer des ressources pour les soins de la grippe.

L'équipe a commencé avec quatre sources non traditionnelles distinctes de modèles de "simulation actuelle" (en temps réel) d'activités liées à la grippe.

Les sources utilisées étaient:
  • Google
  • Gazouillement
  • Les données cliniques du gestionnaire des dossiers médicaux électroniques (DSE) athenahealth
  • Les données sur la grippe de la grippe près de la grippe près de vous, un système de surveillance participative développé par HealthMap.

Dans une approche similaire à celle utilisée par les météorologues pour prédire les pistes d'ouragan, elles ont utilisé des techniques d'apprentissage mécanique pour combiner les données et générer un ensemble de modèles "ensemble" qui ont incorporé les résultats produits par les quatre modèles à source unique.

Les prévisions se comparent avec précision aux modèles existants

Pour déterminer l'exactitude et la robustesse, ils ont comparé leurs résultats avec ceux de chacun des quatre modèles sources en temps réel, avec les rapports historiques de maladies chroniques de la CDC et avec les GFT maintenant issus des saisons grippales 2013-14 et 2014-15.

Les nouveaux modèles ont produit des estimations robustes et en temps réel qui ont surpassé leurs quatre modèles sources en temps réel et ont également généré de meilleures prévisions que les CDC en termes de calendrier et de grandeur de l'activité de la maladie semblable à celle de la grippe à chaque horizon temporel mesuré jusqu'à 3 semaines avance.

Les prédictions de l'ensemble ont également suivi avec précision les rapports CDC de l'activité grippe réelle, avec des estimations en temps réel qui étaient 99% précises, et seulement légèrement moins, à l'horizon de 2 semaines.

  • La saison de la grippe aux États-Unis commence en octobre et peut durer jusqu'à mai
  • La saison se situe normalement entre décembre et février
  • La vaccination est recommandée pour tout le monde âgé de plus de 6 mois.

En savoir plus sur la grippe

Les chercheurs concluent que la combinaison de sources de données multiples donne une prédiction plus forte, plus robuste et plus précise de l'activité de la grippe.

L'auteur principal John Brownstein, Ph.D., responsable principal de l'innovation de Boston Children et cofondateur du HealthMap, site de suivi de la maladie, explique que les sources de données individuelles ont longtemps été utilisées pour suivre une gamme de maladies.

La combinaison des données d'une manière nouvelle où l'ensemble est plus précieux que la somme de ses parties est la prochaine étape logique.

Les CDC surveillent de près l'activité de la grippe saisonnière à travers les États-Unis, mais les rapports de données qu'ils génèrent et distribuent aux cliniciens et aux autorités de santé publique sont historiquement 1 à 2 semaines en retard.

Les chercheurs pensent que l'une des clés du succès du modèle est l'inclusion des médias sociaux et des données EHR, qui ont ajouté plus de valeur que les modèles purement historiques.

Brownstein commente:

La prévision météorologique est une discipline établie, et elle est devenue une source de savoir dans la société. Nous pensons que le moment est venu pour que cela se produise avec la prévision des maladies."

Alors que le modèle actuellement peut prévoir l'activité de la grippe à l'échelle nationale, ils espèrent étendre leur portée géographique au-delà des frontières américaines, prédire les maladies dans un contexte international et suivre d'autres maladies pour lesquelles de multiples sources de données sont disponibles.

En fin de compte, les prédictions pourraient être rendues publiques, pour profiter au plus grand nombre possible de personnes.

Medical-Diag.com A récemment signalé qu'un nouveau vaccin contre la grippe a été développé et qui peut protéger contre de multiples souches de la maladie.

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