Googleのデータマイニングが病気の発生予測に役立つ

新たな研究は、Googleクエリをマイニングすることで、公衆衛生担当者が新たな感染症の発生に前向きになる可能性があることを示唆しています。

で公開された新しい研究では ランセット感染症インターネットベースの監視は、従来の監視方法よりも2週間早くデング熱やインフルエンザなどの感染症を検出することがわかっています。

オーストラリアの研究者であり、論文の筆頭著者でもあるウェンビアオ・フー博士は、新しい方法が価値があると信じています。伝統的な監視方法は、新しい感染症を検出する前にしばしば遅れを経験するからです。

「これは、伝統的なサーベイランスは、患者が症状を認識し、診断前に治療を求めることと、医療従事者が医療ネットワークを通じて当局に警告するのにかかる時間に依存しているためです」とHu氏は語った。

「対照的に、デジタル監視は流行のリアルタイム検出を提供できます。」

Hu氏は、Google TrendsやGoogle Insightsなどの検索エンジンアルゴリズムを通じてデジタル監視を使用して発見された調査では、2005-06年の鳥インフルエンザの発生「鳥インフルエンザ」の検出は、公式の監視レポートよりも1〜2週間早く可能であったと述べた。

「別の例では、デジタルデータ収集ネットワークは、世界保健機関(WHO)による最初の出版の2か月以上前にSARSの発生を検出できることがわかった」と彼は言った。

「早期発見は早期警告を意味し、それは伝染病の減少または封じ込めに役立ち、適切な投薬の提供などのリスク管理戦略が確実に実施されるように公衆衛生当局に警告します。」

Hu氏は、この研究により、ソーシャルメディアや、TwitterやFacebookを含むマイクロブログも、病気の発生を検出するのに効果的である可能性があると述べた。

「デジタル技術が新たな感染症監視に革命を起こす可能性があります」と彼は言った。 「この調査ではデジタル監視システムの有効性を遡及的に検討してきましたが、オーストラリアはリアルタイムの感染症警告監視システムの開発をリードする立場にあります。

「次のステップは、ソーシャルメディア、アグリゲーターウェブサイト、検索エンジンなどの現在利用可能なアプローチを、気候や気温などの他の要因と組み合わせて、リアルタイムの感染症予測因子を開発することです。」

また、将来の研究では、インターネットベースの監視システムを世界規模で適用する方法を模索することも重要であると述べました。

「旅行と貿易のグローバル化と相まって、新興感染症の国際的な性質により、すべての国の相互関係が高まり、これらの疾患の検出、監視、管理は世界的な関心事となっています。」

出典:クイーンズランド大学

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