ネット情報からCOVID-19アウトブレイクをリアルタイム予測

インターネット上の情報に基づき、COVID-19のアウトブレイクをリアルタイムに予測する機械学習アルゴリズムの開発が進む。中国の研究チームによるこの成果は、プレプリント論文としてArXivに収載されている。

チームの研究論文によると、中国最大のインターネット検索エンジンである百度(Baidu)におけるCOVID-19関連検索アクティビティ、中国CDCによる公式レポート類、ニュースメディアのレポートアクティビティなどから、2日後の正確なアウトブレイク予測を行う機械学習アルゴリズムを構築したという。本アルゴリズムは中国各省における高い精度を確認しているが、他地域への拡張も容易に可能であるとし、政策における意思決定者を支援するツールとしての重要性を強調する。

COVID-19を巡り、プレプリントを中心に多くの独創的研究が日々公開されている。この難局にあっては研究の質を慎重に見定めながら、有効な知見の蓄積と活用を迅速に進めていかなければならない。プレプリントに関する前提知識としてこちらも参照頂きたい。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
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。