Il Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) Data61 ha sviluppato uno strumento per tenere traccia di malattie infettive e di come essi specificamente potrebbe diffondersi in Australia, l’utilizzo di inferenza Bayesiana statistica macchina di apprendimento del metodo, per capire la propensione di una regione a diffondere la malattia ad altre regioni.
Utilizzando i dati dal dengue virus nel Queensland, in australia come un caso di studio, lo strumento che individua e brani nuovi casi di infezione per la loro origine in Australia, e collegamenti in quanto la malattia si è trasferito tra le persone.
Secondo Data61 informatico Raja Jurdak, tradizionale metodi di monitoraggio infezione percorsi spesso dipendono da tempo indagini di un sito o interviste relative a itinerari di viaggio, dei pazienti infetti.
Data61 ha collaborato con il Queensland Salute per ottenere completamente anonimi record segnalati casi di dengue oltre 15 anni. Jurdak detto a ZDNet questi record servire come terreno verità utilizzati per addestrare i modelli.
“Abbiamo l’utilizzo di più fonti di informazione sul movimento persone, tra passeggeri della compagnia aerea di dati, geo-tag di social media, e le indagini, per capire come le persone si muovono tra le regioni”, ha spiegato.
“Utilizzando il movimento umano tendenze come un punto di partenza, il nostro approccio apprende come la malattia si diffonde tra le regioni, e l’uso effettivo di casi segnalati per convalidare i risultati.”
Jurdak ha detto questa metodologia permette Data61 a guardare nel passato e identificare le fonti di infezione, e predire il futuro potenziale diffusione di malattie.
La comprensione di come la diffusione di infezioni una volta che raggiungono l’Australia, sarà l’occasione per predire dove e quando un focolaio è probabile che si verifichi, permettendo di ospedali e di biosicurezza agenzie di essere il più preparati possibile.
Tuttavia, una delle sfide del progetto è che Data61 è lavorare con il movimento di dati che non copre l’intera popolazione.
“Questo è il motivo per cui abbiamo scelto di combinare più fonti di dati su come le persone si muovono, in modo che eventuali deviazioni da un insieme di dati può essere compensato da altri,” Jurdak detto a ZDNet. “Perché abbiamo usato l’effettivo casi segnalati per la formazione e convalidare il nostro modello, siamo sicuri che il modello era robusto, con le limitazioni dei singoli set di dati.”
Lo strumento è parte del più ampio della Malattia di Reti e Mobilità (DiNeMo) progetto finalizzato allo sviluppo di un allarme in tempo reale e sistema di sorveglianza per malattie infettive umane. Data61 si aspetta che darà nuova idea del comportamento di malattie umane portato in Australia.
Secondo Jurdak, lo strumento può essere scalato per monitorare e tenere traccia di altre epidemie di malattie che coinvolgono la trasmissione tra esseri umani, animali, o che si diffondono attraverso vettori come parassiti, virus e batteri.
“Perché usiamo il movimento di persone e animali come sottostante driver della diffusione della malattia, possiamo applicare il nostro approccio a una vasta gamma di focolai dove ci sono alcune informazioni circa il movimento degli agenti, umani e animali — coinvolti nella diffusione del processo”, ha aggiunto.
Esempi di altre applicazioni dello strumento includono la malaria, che si diffonde anche attraverso le zanzare, e l’afta epizootica negli animali.
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