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社交媒体彻底改变了我们在这个系列中的方式,我们看看它如何改变了媒体,政治,健康,教育和法律传染病每年导致1700多万人死亡大规模爆发,即流行病,正在变得越来越频繁在过去十年中出现了比以往任何时候更严重的感染流行病的社会和经济影响可能是严重的SARS(严重急性呼吸道综合症),例如,全球经济损失540亿美元也存在不自然的风险增加生物恐怖主义的流行病是基因编辑量子进步的结果我们需要更好的监测系统来及早发现流行病,但有可能通过挖掘谣言和新闻报道(谣言监测)或疾病症状集群(综合征)的数据来预测流行病

社交媒体用户描述的监控),我们还没有完全传统的疾病监测依赖于从医生,医院获得的数据ls或实验室通过正式的报告系统这产生有关新出现的爆发和疫苗控制策略的影响的有效和准确的数据但是它往往不及时流行病可以迅速失控控制2014年埃博拉病毒爆发,例如有一个指数病例在7月到10月之间上升,每个病例导致两个新病例,或者每一代有效加倍*(每隔几天,取决于潜伏期的变化) - 因此10例变为20例,20例变为40例,等等检测到较早的流行病,他们更容易控制早期发现埃博拉流行病的检测和作用,当时每天只有10例病例,几周后可以预防600多例病例数字数据现在可以从许多公开获得人们在正式确定之前使用诸如“发烧”和“感染”等关键词来谈论社交媒体上的流行病用于检测的监控系统Em例如,使用Twitter爆发的埃博拉病毒可以为特定地点(如非洲大陆)设置地理空间标签

它可以搜索Twittersphere上的一组术语,如“出血”,“发烧”,“病毒”,“埃博拉病毒”, “拉萨”(一种可能与埃博拉相混淆的疾病)一个试图识别流感的系统可以挖掘反映医生就诊,药房购买组织,扑热息痛或阿司匹林,工作病假以及特定条款的术语

流感的临床综合症,但过去曾有过一些尝试使用社交媒体进行疾病监测,例如Epi-Spider(佐治亚州亚特兰大的一个爆发追踪器),目前没有一个正在运营社交媒体,但已成功用于其他健康应用的开发例如,CSIRO开发了一种名为WeFeel的工具,用于测量各国使用Twitter数据的情绪脉搏,这些数据来自几个公开的基于网络的应用集合事件相关的信息

来自新闻文章(但不是社交媒体)的信息,例如HealthMap和MedISys数据被自动收集和处理,并且在识别和发布潜在的健康威胁之前由人类主持,HealthMap能够提供警报“神秘的出血热” “世界卫生组织(世卫组织)宣布疫情爆发前9天,成为2014年西非埃博拉病毒爆发世界卫生组织估计,其最初的爆发警报中有60%来自非正式来源,如全球公共卫生情报网络(GPHIN) ,世界卫生组织与公共卫生部门合作开发的新闻聚合器谷歌流感趋势从2008年开始用于搜索谷歌搜索的数据,以预测流感流行病但这种方法的价值分析结果不一,谷歌结束了这一举措2015年专家网站报道非官方来自健康专家的信息也是流行病警报的重要来源Flutrackers和ProMED-mail是经过审核的网站,以及时和高质量的爆发信息许多重要的流行病首先出现在ProMED邮件上,例如中东呼吸综合症(MERS)冠状病毒和埃博拉ProMED邮件现已与TEPHINET(流行病学和公共卫生干预网络培训计划)合作,HealthMap以及Skoll Global Threats Fund创建一个新的快速流行病检测系统,EpiCore Epicore是一个由全球卫生专业人士组成的封闭式虚拟网络,提供有关谣言和新闻报道的反馈,以加强流行病监测专家博客也是信息来源,但可靠性和质量各不相同理想情况下,我们希望疾病监测系统能够及时获得有效数据,但这种情况很少可行传统监测系统需要经过多次检查以确保数据的准确性,这样可以最大限度地提高效率,延迟和有限的实际使用为了快速检测流行病,需要在spee之间进行权衡d和数据有效性基于社交媒体的监测不是传统监测的替代品,而是对其进行的改进,提高了我们早期检测疫情的能力一旦获得快速信号,公共卫生当局就可以调查和确认这种流行病,并且传统监视可以接管社交媒体提供了加强流行病检测和控制的机会但是非官方信息是非结构化的,不是为了公共卫生目的而创建的

例如,旨在发现“发烧”的算法可能会检测到诸如“比伯热”之类的误报“因此,我们需要构建良好的数据挖掘算法大量可用的数据需要超级计算能力,并且过滤掉背景”噪声“的可靠方法(如时间序列分析)可用于比较几年的数据来测试如果流行信号高于预期,与前几年相比我们已经使用这些方法来改善传统的监测nce数据,因此它们可以应用于社交媒体数据机器学习对未来有希望,但我们需要深思熟虑的人工分析和数据的专家解释同时,更积极的方法可以互动用户参与和参与监控活动,公民可以通过移动应用程序或网站直接向公共卫生当局发送报告或调查本文由新南威尔士大学医学院学生Yan-Lun(Jason)Yan撰写,他目前正在研究流行病智能社交媒体项目*这篇文章最初说每天埃博拉病例增加一倍这已经被修正了

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