Американські медики запропонували стежити за епідеміями за допомогою Twitter

Зі слів вчених, їх розробка дає змогу робити індивідуальний прогноз захворюваності за вісім днів до появи симптомів.

Співробітники Рочестерського університету розробили засновану на повідомленнях у Twitter комп'ютерну модель поширення інфекційних захворювань, в першу чергу грипу, в мегаполісі, що виглядає як інформація в режимі реального часу. Про це повідомляє The New Scientist.

Автори стверджують, що їх розробка дає змогу робити індивідуальний прогноз захворюваності за вісім днів до появи симптомів.

Модель було представлено ​​на виставці в Торонто Конференції з штучного інтелекту і діє за аналогією з сервісом Google Flu Trends, який використовує зведені дані про пошукові запити Google, пов'язані з грипом, для оцінки поточної активності вірусів грипу по всьому світу.

Едам Седілек і його колеги спробували зробити такий сервіс більш індивідуалізованим. Вони розробили спеціальне програмне забезпечення, що дає змогу аналізувати текстову інформацію і розрізняти твіти людей, які повідомляють про симптоми захворювання і твіти, в яких просто використані аналогічні слова, але в переносному значенні. Було проаналізовано 4,4 мільйона повідомлень від 630 тисяч користувачів, що перебували в Нью-Йорку, за один з місяців 2010 року. При цьому враховувалася їх географічна прив'язка до місцевості.

Вся інформація зводилася в інтерактивну карту, що в режимі реального часу відображає концентрацію хворих на грип в різних точках міського середовища. За задумом авторів, надалі таку карту у вигляді мобільного додатку до смартфону зможе отримувати на свій телефон кожен бажаючий і система буде попереджати власника про ступінь ризику зараження при вході в різні публічні місця, а також надсилати повідомлення, що попереджають про високу ймовірність захворювання в наступні кілька днів.

Автори стверджують, що точність такого прогнозу досягає 90 відсотків, а тривалість інкубаційного періоду - вісім днів.

У той же час лідер групи розробників Едем Седілек визнав, що у запропонованій моделі є багато недоліків. Зокрема, далеко не всі хворі повідомляють про це в твіттері. Крім того, контакт з хворим аж ніяк не стовідсотково означає захворювання. Схильність інфекції дуже індивідуальна і залежить від багатьох обставин, таких як рівень імунітету, соціально-економічний статус і так далі.

Вартоза значити, що сервіс мікроблогів вже використовувався для моніторингу епідемічного процесу - наприклад, під час пандемії грипу H1N1 у 2009-2010 роках. Крім того, в липні 2011 року повідомлялося про те, що бразильські вчені розробили програмне забезпечення для стеження за повідомленнями в твіттері за епідемією лихоманки денге.