TueAI:人工知能Googleを上回る精度を叩き出す、インフルエンザの流行を予測するAITweetボストン小児病院の研究者が、従来をさらに上回る精度でインフルエンザの発生を追跡・予測できるアプローチを発表しました。通常、インフルエンザの活動のリアルタイム追跡は、人々が動き回ったり、旅行したりするにつれて感染が容易に拡大するために困難と言われています。今回発表されたのは、「ARGONet」と呼ばれるアプローチ。これまでの「ARGO」と呼ばれるアプローチよりも正確に予測を行います。これまで使用されていたARGOでは、以下の情報ソースから得られるデータを使用していました。Trendsの精度を越えていたそう。今回発表された論文のARGONetは、2014年9月から2017年5月までのインフルエンザシーズンに調査が行われ、調査が行われた州の75%以上でARGOよりも正確な予測を行いました。ARGONetではARGOで使用していた電子カルテなどのデータに加え、近隣地域で広がるインフルエンザの時空間パターンのデータも使用。これにより予測の誤りを減らすのに貢献したといいます。リアルタイム追跡により、より早急な対応を可能にするARGONetを使用することで、従来のインフルエンザレポートよりも1週間早く、かつアメリカ全土の州レベルでレポート作成を可能にしました。Lu氏は、以下のようにコメントしています。今回のアプローチが感染症の「精密公衆衛生」の基礎を築くと確信している、とのこと。世界中がインフルエンザに悩まされるこの時期、データドリブンな医療が実現が少しずつ近づいています。前職では、PRコンサルタントとしてBtoB企業を中心に、数々の企業のメディアリレーションを担当。Ledge.aiでは最先端のAIビジネス活用を取材するとともに、レッジ自体の広報活動も行なっている。