Un programa usa los datos de Google para saber cuánta gente va a tener gripe

gripe

Más de 30 millones de personas van al hospital todos los años por culpa de la gripe solo en Estados Unidos, aunque es un número difícil de predecir, por lo que no es sencillo preparar la infraestructura necesaria para atender a tantas personas.

Ahora han sido algunos científicos japoneses los que han empezado a estudiar este tema, a obtener previsiones usando Google Trends e inteligencia artificial, y han publicado sus conclusiones en un artículo divulgado en Arxiv.org.

Analizando la popularidad de las consultas de búsqueda en Google se puede llegar a la conclusión de cuántas personas comienzan a sentir síntomas o a estar interesadas en la enfermedad, y de esa forma se pueden comenzar a preparar vacunas y otros medicamentos.

Usaron un tipo de modelo de AI que procesa los datos de entrada de forma selectiva en función de las señales internas. Como la mayoría de los sistemas de aprendizaje automático, los modelos de secuencia a secuencia consisten en capas de funciones matemáticas que ingieren datos y los pasan a capas subsiguientes.

Con Google Trends pudieron medir el interés de las personas en la gripe en un momento dado. Después usaron el porcentaje no ponderado de personas infectadas con enfermedades similares a la gripe en seis estados (Nueva York, Oregón, California, Illinois, Texas y Georgia) seleccionados por su diversidad climática. Los investigadores combinaron las cifras con datos de tendencias de Google dirigidos por el estado desde el 10 de octubre de 2010 hasta el 30 de diciembre de 2018 (430 semanas). Alrededor del 67% de los datos se utilizó para entrenar el modelo de IA y el 37% para probarlo.

Viendo de esa forma el interés de las personas por la gripe y el histórico de los que sufrieron la enfermedad en el pasado, es posible obtener un número que pueda ser enviado a las instituciones para que se preparen, y si funciona con la gripe, seguramente se podrá aplicar con otras enfermedades.

Vía Wwwhat’s new? https://ift.tt/2G4s9ll

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