AIがインフルエンザの流行を予測 – 南米での検証

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メキシコ・モンテレイ工科大学とボストン小児病院の研究チームは、インターネットの検索記録などを利用したインフルエンザ流行予測AIのアルゴリズム改善を行い、南米各国における有効性の検証までを行った。研究成果は学術誌・JMIR Public Health and Surveillanceにて、4日公開された。

研究チームの論文によると、ARGOと呼ばれるこの機械学習アルゴリズムは、インフルエンザに関連したGoogle検索記録、および過去のインフルエンザ流行記録から、現在の正確な発生状況の捕捉と予測を行うことができるという。蓄積データの豊富な米国で先駆けて開発されたアルゴリズムだが、今回南米8カ国にまで拡張したところ、やはり高い精度を示したとのこと。

インフルエンザ流行による影響を軽減するためには、具体的な保健政策を実行する地域公的機関での、適切な流行状況把握が欠かせない。研究者らは論文中で「アルゴリズムによりリアルタイムでの評価が可能なこと、必ずしもデータが十分でない南米各国でも成果を示したこと」を指摘し、ローカルセクターにおける予防的な利用価値の高さを強調している。

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TOKYO analytica
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1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

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防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。