L’Influence, de la prédit de Wikipédia?

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L’influence de la prédit de Wikipédia? Parmi les nombreuses particularités de la grande encyclopédie en ligne des utilisateurs, nous ne pense pas qu’il y avait aussi cette. Pourtant, il semble que, selon elle, un groupe de chercheurs a mis au point un algorithme capable de prédire le sommet de cette épidémie.

La grippe est une maladie qui, chaque année, dans le monde nous oblige à nous lit des millions et des millions de personnes, et que, selon les souches qui se propagent s’avère être plus ou moins dangereux pour la santé humaine. Pour être en mesure de prévoir les pics ferait-il possible pour les spécialistes du prêt sur les vaccins, et des voies de recours, et en particulier représenterait encore une arme dans le combat (pour les raisons ci-dessus, N. d.R.) ces souches qui ont tendance à devenir épidémique ou qui sont les plus dangereux de la norme. Des chercheurs de l’hôpital pour enfants de Boston, de l’analyse du trafic web en relation avec les éléments contenus dans la page web de Wikipedia consacré à l’influence, ils ont réussi à créer un modèle pour évaluer les niveaux de la syndromes pseudo-grippaux symptômes qui précèdent presque toujours le réel de la maladie.

Le mal de gorge, la toux et le rhume sont des symptômes qui sont le précurseur du virus de la grippe, ce ne doit jamais être oublié, même si souvent aussi représenter la plupart des symptômes évidents avec la fièvre. L’étude, menée par David McIver et Jean Brownastein a été publiée dans la revue Plos Computational Biology. Commentaires sur l’algorithme, les chercheurs affirment que c’est le

en mesure de prévoir le pic de la grippe jusqu’à deux semaines avant qu’ils peuvent faire, les données des Centers for Disease Control and Prevention, et avec une précision de 17% plus précis par rapport à ce que vous pouvez faire avec Google trends. Chaque saison de la grippe offre de nouveaux défis et d’incertitudes, à la fois pour la population et pour ceux qui participent à la protection de la santé . Nous espérons qu’avec cette nouvelle méthode de surveillance de l’influence que vous pouvez tirer parti des données disponibles pour aider à faire de la prévention avec précision et en temps quasi réel.

Actuellement, l’équipe de scientifiques travaille à affiner le modèle au point d’être en mesure de compléter les autres outils de diagnostic de la maladie.

Source | Plos Computational Biology

Crédit Photo | Thinkstock

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