Grippe-Prognosen gehen in Echtzeit

Was passiert, wenn die Morgennachrichten neben sage Ihnen die Chance für Regen, könnten Sie sagen, die Prognose für Grippe Höchststand in deiner Stadt?

Im November berichteten Forscher an der Columbia University und dem National Center for Atmospheric Research (NCAR) die Entwicklung eines Werkzeugs, die vorhersagen könnte, wenn Städte die höchste Zahl der Grippe-Fälle sehen würde. Sie verwendet Daten aus vergangenen Saisons Grippe um es zu testen, und jetzt verwenden sie Echtzeit-Statistiken von den Centers for Disease Control and Prevention (CDC) und Google Grippe-Trends Vorhersagen für die nächste Woche zu treffen. Ihre Arbeit könnte diese Prognosen zu fester Bestandteil der jährlichen Grippe-Saison werden.

Anpassung der Wettermodelle

Grippe Prognose passt sich Ansätze von Meteorologen, Temperaturen, Niederschlag und sogar Hurrikan Landfall vorherzusagen. Das Projekt wird gefördert durch die National Institutes of Health, einschließlich seiner Modelle von ansteckenden Krankheit Agent Studie (MIDAS) Programm, das Werkzeuge zur Simulation und Analyse von verschiedenen Infektionskrankheiten entwickelt.

"Wir alle ärgern wenn Meteorologen scheinen etwas falsch gemacht, aber Wettervorhersage eigentlich sehr gut ist," sagt Jeffrey Shaman, ein Klimatologe an der Universität von Columbia Mailman School of Public Health, die Grippe-Vorhersage-System entwickelt.

Wettervorhersage stützt sich auf zahlreiche mathematische und numerische Modelle generieren die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses, sagen Schnee. Die Modelle sind Klimadaten zugeführt, da wird es zur Verfügung, so dass sie aktuelle Gegebenheiten widerspiegeln, und dann sie zukünftige Ergebnisse simulieren. Wenn die Modelle auf eine ähnliche Verteilung der Ergebnisse, konvergieren Meteorologen haben mehr Vertrauen in ihren Prognosen.

Die Grippe Prognose funktioniert auf ähnliche Weise. Wie Wetter tritt Infektionskrankheit Ausbreitung nicht-linear. Dies bedeutet, dass Details wie wie übertragbaren ein Virus, die Anzahl der Tage ist, die Menschen sind ansteckend und krank, und auch wie viel Feuchtigkeit in der Luft ist großen auf zukünftige Ergebnisse Einfluss können. Einschließlich nahezu-Echtzeit-Beobachtungen des Modells verfeinert, so dass sie mehr eng simulieren, was geschehen ist und zuverlässigere Vorhersagen zu produzieren.

"Wettervorhersage war ziemlich roh, als es anfing," Schamane sagt, "und es ist viel besser geworden im Laufe der Jahre. Wir hoffen die Grippe Prognose folgt eine ähnliche, aber mehr beschleunigt, Evolution."

Prognose der Peak

Zum ersten Test entwickelte das Konzept der Grippe Prognosen, Schamane und sein Kollege NCAR, Alicia Karspeck, ein mathematisches Modell zur Prognose von der Gipfeln der letzten Grippe-Saison in New York City. Sie verwendet Daten aus Google Grippe-Trends, die basierend auf Suchanfragen Grippe-bedingten Grippewellen schätzt, um das Modell zu verfeinern. Ausführen des Modells mehrfach produziert wöchentlich Berichte, die die Wissenschaftler gegen die historische Berichte überprüfen könnte. Sie fanden heraus, dass ihre Technik mehr als 7 Wochen vor dem eigentlichen Höhepunkt den Zeitpunkt des Ausbruchs abschätzen kann.

Aber diese Studie rückwirkend und nur einem Standort durchgeführt wurde, kann noch der Höhepunkt der Grippesaison von Jahr zu Jahr und von Region zu Region variieren. Die Forscher nächste Idee war also, eine Hybrid aus der aktuellen Google Grippe-Trends-Daten und CDC-Berichte verwenden, um Prognosen in Echtzeit über das Land zu testen.

Seit 8 Wochen laufen Schamanen, Karspeck und Harvard School of Public Health der Marc Lipsitch Grippe Prognosen für 12 US-Städten. Sie werden nicht wissen, wie gut der Ansatz funktioniert bis zum Gipfel bestätigt haben, die möglicherweise nicht bis zum Ende die aktuellen Grippesaison. Jedoch haben sie bereits einige Probleme identifiziert, die angezeigt werden, Prognose-Genauigkeit zu beeinflussen. Beispielsweise denkt Schamanen, dass erhöhte öffentliche Gesundheit Nachrichten und Medien-Berichterstattung über Grippe Internet suchen Verhalten, möglicherweise neigen Google Grippe-Trends-Daten verändert hat.

Nächste Schritte

Nach Ende der Grippe-Saison, die Gruppe will noch einen retrospektiven Blick auf die Grippe Prognose Ansatz zur Bewertung, wie gut es funktionierte, Möglichkeiten zur Verbesserung der es und die nächsten Schritte. Sie können mit anderen MIDAS-finanzierte Ermittler erörtern, wie Wetter und Sozialnetz Muster, die die beide in der Prognose Zuverlässigkeit verbessern könnten, zu integrieren und wie den Ansatz für andere Infektionskrankheiten, wie West-Nil-Virus gelten. Ein weiterer Nachteil an Adresse: Grippe Jahreszeiten manchmal erleben mehrere Gipfel, unter anderem aus verschiedenen Influenza-Stämme, und die aktuellen Prognosemodell beschränkt sich auf nur eine.

"Grippe Prognose hat das Potenzial, deutlich verbessern unsere Fähigkeit zur Vorbereitung und Verwaltung der saisonalen Grippewellen, die jedes Jahr zu schlagen", sagt Irene Eckstrand, die MIDAS-Forschung am NIH betreut.

Aber als Schamane fügt hinzu, er und andere haben noch eine enorme Menge an Arbeit zu tun, um zu beurteilen und das Konzept zu entwickeln. Wenn es zuverlässig beweist, dann die nächste Frage ist, wie nützlich es ist — um Beamte des öffentlichen Gesundheitswesens in Stadt, bundesstaatlicher und nationaler Ebene für die Bereitschaftsplanung; Wissenschaftler und Ärzte für Herstellung und Vertrieb von Impfstoffen und Medikamenten, die Symptome der Grippe zu verringern; und natürlich Ihnen für immer durch eine Grippesaison unversehrt, erwarten, für vielleicht das Stechen in den Arm.

Erfahren Sie mehr:

Modelle der Infektionskrankheit Agent Studie

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Diese im Life Science-Artikel wurde bereitgestellt, um LiveScience in Zusammenarbeit mit dem National Institute of General Medical Sciences, Teil der National Institutes of Health.