Uso de IA para pronosticar casos de COVID-19 en el futuro
Exactitud del pronóstico del número semanal proyectado de muertes por COVID-19 reportadas en los EE. UU. Las precisiones de los 17 modelos predictivos presentados a los CDC, así como a LaFoPaFo, sobre el pronóstico del número promedio semanal (no acumulativo) de muertes en los EE. UU. para cada una de las 7 semanas a partir del 27 de septiembre al 14 de noviembre de 2020. solo podíamos considerar seis semanas de prueba para las futuras predicciones de 10 semanas, ya que no había suficientes instancias de entrenamiento disponibles antes de la semana de septiembre de 2127. Para cada una de estas 7 semanas, registramos los pronósticos realizados por cada modelo, con una anticipación de 5 a 10 semanas, y los comparamos cada pronóstico al valor verdadero. Luego calculamos el MAPE para cada modelo y horizonte de tiempo como el promedio durante las 7 semanas, representado con un solo punto en el gráfico. Las líneas moradas verticales son las barras de error de LaFoPaFo y se calculan como la desviación estándar sobre los siete MAPE. Tenga en cuenta que los resultados de pronóstico para los modelos CDC se tomaron de las tablas en el sitio web del centro de pronóstico. La mayoría de los modelos CDC no presentaron pronósticos para horizontes de largo plazo; solo cinco modelos presentaron los resultados del pronóstico para las próximas 10 semanas. Vemos que LaFoPaFo es el pronosticador más preciso en los horizontes de pronóstico de 5, 6, 9 y 10 semanas, con una diferencia significativa para las semanas 9 y 10. Crédito: DOI: 10.1038/s41598-021-91365-2
¿Cuántos casos nuevos de COVID-19 habrá en la UCI dentro de tres semanas? Los científicos de la Universidad de Alberta están utilizando la gran cantidad de datos de salud pública sobre COVID-19 para crear herramientas impulsadas por IA para ayudar a proyectar y combatir la pandemia.
«Nuestro equipo está utilizando ideas de epidemiología y aprendizaje automático para desarrollar herramientas que pronostiquen la cantidad de casos futuros en una región», dijo Russ Greiner, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación y miembro del Alberta Machine Intelligence Institute (Amii ). «Predecimos este número aplicando datos que se conocen hoy sobre una región determinada a un modelo aprendido de datos anteriores de esa región y otros patrones de casos de todo el mundo».
El algoritmo proyecta un posible COVID-19 números de casos hasta 10 semanas en el futuro mediante la incorporación de muchos tipos de datos, incluidos los números actuales de casos por fecha, datos demográficos de la población, temperatura y políticas a lo largo del tiempo, como cierres de escuelas, cierres de restaurantes y restricciones de viaje.
Diverso los datos brindan una imagen más completa
«Podemos usar este mismo enfoque para predecir otros valores importantes, como el número de admisiones a la UCI en tres semanas o el número total de casos y las tendencias», explicó Greiner. «Las predicciones de esta herramienta podrían usarse para informar la política».
Las proyecciones se realizan utilizando un modelo de aprendizaje automático, una herramienta impulsada por IA entrenada en grandes cantidades de datos. Al observar los patrones tanto en Alberta como en otras partes del mundo, y cómo las muchas variables afectan los números de casos, el modelo de aprendizaje automático analiza los datos para determinar los predictores más fuertes de los números de casos y hacer su propio pronóstico basado en el actual. situación.
«La idea de predecir la propagación de una enfermedad no es nueva», dijo la líder del proyecto Pouria Ramazi, ex becaria postdoctoral en la U of A que ahora es profesora asistente en la Universidad de Brock . «Se han desarrollado muchos modelos predictivos y algunos tienen éxito en pronosticar el futuro cercano. Sin embargo, hacer predicciones a largo plazo requiere nuevos métodos, porque la mayoría de las suposiciones invariantes en el tiempo en los modelos tradicionales fallan. Aquí es donde esperamos que los modelos de aprendizaje automático puedan encontrar esos relaciones y patrones ‘ocultos’ que no pudimos identificar».
«Esta pandemia es una situación horrible, que literalmente ha afectado al mundo entero. Sería maravilloso ver que se levanta esta carga y que la vida vuelve a ser normal», dijo Greiner.
El estudio, «Pronóstico preciso a largo plazo de la mortalidad por COVID-19 en los EE. UU.», se publicó en Scientific Reports.
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El nuevo modelo que aprovecha los datos de la gripe genera una predicción muy precisa de la propagación de la COVID-19 Más información: Pouria Ramazi et al, Previsión precisa a largo plazo de la mortalidad por COVID-19 en Estados Unidos, Informes científicos (2021). DOI: 10.1038/s41598-021-91365-2 Información de la revista: Informes científicos
Proporcionado por la Universidad de Alberta Cita: Uso de IA para pronosticar más casos de COVID-19 into the future (9 de noviembre de 2021) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-11-ai-covid-cases-future.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.