Ученые собрали данные о местоположении авторов более 50 млн постов, которые содержали слова, имеющие отношение к гриппу, например «кашель» или «насморк», и построили на основе этой информации компьютерную модель. На протяжении двух сезонов гриппа она с достаточной точностью предсказывала количество случаев заболевания и регионы его распространения примерно за шесть недель до самой вспышки, пишет CNN.
«Первые обстоятельства распространения эпидемии очень важны. Если провести аналогию, то всегда нужно знать, где находится ураган в текущий момент, чтобы предсказать его дальнейшую траекторию, — говорит один из авторов исследования и профессор Северо-Восточного университета Алессандро Веспиньяни. — У нас может быть больше случаев заболевания в Техасе, чем в Мичигане, или наоборот. Мы хотим знать регионы с большим числом заболеваний».
Новый метод может помочь Минздраву США заранее распределять между местными органами здравоохранения медикаменты, информировать граждан о предстоящей вспышке заболевания и проводить вакцинацию.
Смартфоны замедляют развитие речи у детей до двух лет
Идеи
Анализ больших данных помогает не только предсказывать, но и диагностировать некоторые заболевания на ранних стадиях. Например, исследователи из Microsoft Research в прошлом году разработали алгоритм, который соотносит историю запросов пользователей в поисковой системе Bing с риском развития у них рака легких и рака поджелудочной железы.