Объединяя данные EHR, исторические образцы деятельности гриппа и алгоритма машинного обучения, чтобы интерпретировать данные, исследователи сделали точные предсказания из национальной и местной деятельности гриппа, которая соответствовала последующему сообщению CDC. Они сообщили о своих результатах онлайн 11 мая в Научных Отчетах, находящемся в открытом доступе журнале онлайн от издателей Природы.
«Наличие доступа к почти реальному времени соединилось, информация EHR позволила нам значительно улучшить наш грипп отслеживающие и предсказывающие системы», говорит ведущий автор Маурисио Сантильяна, доктор философии, преподаватель в Бостоне Детская Computational Health Informatics Program (CHIP), которая также держит назначение способности в Медицинской школе Гарварда и является партнером в Гарвардском институте Прикладных Вычислительных Наук. «Отслеживание в реальном времени позволит местным чиновникам здравоохранения лучше подготовиться к необычной деятельности гриппа и потенциально спасти жизни».Исследование выявило данные Athenahealth, поставщика облачного медицинского применения. База данных компании охватила больше чем 72 000 медицинских работников и EHRs больше чем для 23 миллионов пациентов, главным образом замеченных в офисных параметрах настройки.
Следователи сначала обучили алгоритм предсказания гриппа, названный ARES, с данными по еженедельному полному количеству посещения, посещение значит грипп и подобную гриппу болезнь, посещение значит прививку от гриппа и другие данные, собранные с июня 2009 до января 2012. Они тогда использовали ARES, чтобы оценить деятельность гриппа за следующие три года (в течение июня 2015).
Команда показала, что у оценок ARE национальной и региональной деятельности гриппа были коэффициенты ошибок 2-к 3-кратному ниже, чем ранее прогнозирующие модели. ARES также правильно оценил выбор времени и величину национального гриппа «пиковая неделя».
Это было немного менее точным в предсказании региональных пиковых недель, но ясно выиграло у Google Flu Trends, другая система реального времени, которая отследила вспышки, добыв интернет-поиски. (Google Flu Trends был закрыт в августе 2015.)«Наше исследование показывает истинное значение рассмотрения многократных потоков данных в наблюдении болезни», говорит Джон Броунштейн, доктор философии, главный следователь исследования и Директор по инновациям в Бостоне Детская Больница. «В то время как данные Google предоставляют невероятному населению в реальном времени широкую информацию, клинические данные добавляют более точную и точную оценку болезненного состояния. Поскольку данные EHR становятся более повсеместно доступными, мы будем видеть главные прыжки в нашей способности контролировать и отследить вспышки заболевания».