論文の概要: Alleviating Vulnerabilities of the Possible Outbreaks of Measles: A Data
Trend Analysis and Prediction of Possible Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01387v1
- Date: Tue, 5 Jan 2021 07:31:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 20:08:07.689347
- Title: Alleviating Vulnerabilities of the Possible Outbreaks of Measles: A Data
Trend Analysis and Prediction of Possible Cases
- Title(参考訳): 麻疹の可能性のあるアウトブレイクの緩和可能性:データトレンド分析と可能性事例の予測
- Authors: Hidear Talirongan, Markdy Y. Orong, Florence Jean B. Talirongan
- Abstract要約: この論文はフィリピンの麻疹の傾向と5年間の予測データを決定づけた。
その結果、2016年から2019年にかけて、この病気のパターンが増加していた。
しかし,5年間の予測では,今後5年間でその発生パターンが低下する傾向にあった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Measles is considered as a highly contagious disease that leads to serious
complications around the world. Thus, the paper determined the trend and the
five-year forecasted data of the Measles in the Philippines. This study
utilized the time series data for trend analysis and data forecasting using the
ARIMA model to visualize the measles cases. Figures for the time-series and
forecasted results are individually presented with the use of GRETL software.
Results showed that there was an increasing pattern of the disease from 2016 to
2019. However, there was a decreasing pattern of its occurrence in the next
five years based on the five-year forecast. Nevertheless, with the results of
the study, there is still a need to improve the different intervention plans of
the authority in alleviating the occurrence of the disease though it yielded a
decreasing pattern in the future since it is evident that the figure of the
forecasted data is still approximately 15,000 and above.
- Abstract(参考訳): 麻疹は、世界中で深刻な合併症を引き起こす非常に伝染性の疾患と考えられている。
そこで本研究では,フィリピンにおける麻疹の傾向と5年間の予測データについて検討した。
本研究は, 時系列データをトレンド分析とarimaモデルを用いたデータ予測に活用し, 麻疹症例を可視化した。
GRETLソフトウェアを用いて時系列と予測結果の数値を個別に提示する。
その結果、2016年から2019年にかけて、この病気のパターンが増加していた。
しかし,5年間の予測では,今後5年間でその発生パターンが低下する傾向にあった。
但し,本研究の結果から,予測データの規模が約1万5000人以上であることは明らかであり,将来は減少傾向にあるものの,当局の介入計画の改善はいまだに必要である。
関連論文リスト
- Using Pre-training and Interaction Modeling for ancestry-specific disease prediction in UK Biobank [69.90493129893112]
近年のゲノムワイド・アソシエーション(GWAS)研究は、複雑な形質の遺伝的基盤を明らかにしているが、非ヨーロッパ系個体の低発現を示している。
そこで本研究では,マルチオミクスデータを用いて,多様な祖先間での疾患予測を改善することができるかを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-26T16:39:50Z) - Conditional Score-Based Diffusion Model for Cortical Thickness
Trajectory Prediction [29.415616701032604]
アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、個人間での進行率の多様性を特徴とする神経変性疾患である。
与えられたベースライン情報を用いてCThトラジェクトリを生成する条件付きスコアベース拡散モデルを提案する。
本モデルでは6~36ヶ月のCThに比べて95%間隔が狭いほぼゼロバイアスを有する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T17:26:18Z) - Performative Time-Series Forecasting [71.18553214204978]
我々は,機械学習の観点から,パフォーマンス時系列予測(PeTS)を定式化する。
本稿では,予測分布シフトに対する遅延応答の概念を活用する新しい手法であるFeature Performative-Shifting(FPS)を提案する。
新型コロナウイルスの複数の時系列モデルと交通予報タスクを用いた総合的な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T18:34:29Z) - MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data
Augmentation [58.93221876843639]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。
トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。
ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T01:36:30Z) - Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。
私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。
主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T13:28:06Z) - A spatiotemporal machine learning approach to forecasting COVID-19
incidence at the county level in the United States [2.9822184411723645]
本稿では,米国内の郡レベルでの新型コロナウイルスの流行を予測するための,長期記憶アーキテクチャに基づくデータ駆動型モデルであるCOVID-LSTMを提案する。
われわれは、時間的入力として毎週の新規症例数と、Facebookのハンドエンジニアリングによる空間的特徴を用いて、疾患の時間的および空間的拡散を捉えている。
4週間の予測で、私たちのモデルは平均50のケースで、COVIDhubアンサンブルよりも正確です。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-24T17:40:08Z) - Comparison of Traditional and Hybrid Time Series Models for Forecasting
COVID-19 Cases [0.5849513679510832]
2019年12月の新型コロナウイルスの感染は、すでに世界中で数百万人を感染させ、拡大し続けています。
流行のカーブが平ら化し始めた直後、多くの国が再びケースの増加を目撃し始めている。
したがって、国家当局や保健当局に将来の時代の即時戦略を提供するには、時系列予測モデルの徹底的な分析が必要です。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-05T14:56:27Z) - STELAR: Spatio-temporal Tensor Factorization with Latent Epidemiological
Regularization [76.57716281104938]
我々は,多くの地域の流行傾向を同時に予測するテンソル法を開発した。
stelarは離散時間差分方程式のシステムを通じて潜在時間正規化を組み込むことで長期予測を可能にする。
我々は、カウンティレベルと州レベルのCOVID-19データの両方を用いて実験を行い、このモデルが流行の興味深い潜伏パターンを識別できることを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T21:21:47Z) - Backtesting the predictability of COVID-19 [0.0]
我々は,2020年1月22日から6月22日までの253地域でのCOVID-19感染の歴史的データを用いている。
パンデミックの初期段階では予測誤差が著しく高く、データ不足によるものである。
いずれにせよ国が示すような確認ケースが多ければ多いほど、将来の確認ケースを予想するエラーは少なくなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T13:18:00Z) - Learning to Forecast and Forecasting to Learn from the COVID-19 Pandemic [10.796851110372593]
疫病モデルのためのヒトの移動性を考慮した異種感染率モデルを提案する。
モデルを線形化し、重み付けされた最小二乗を用いることで、我々のモデルは変化傾向に迅速に適応できる。
疫病の初期には、旅行データを用いて予測が増加することが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T07:25:46Z) - Short Term Blood Glucose Prediction based on Continuous Glucose
Monitoring Data [53.01543207478818]
本研究では,デジタル意思決定支援ツールの入力として連続グルコースモニタリング(Continuous Glucose Monitoring, CGM)データを利用する方法について検討する。
短時間の血液グルコース (STBG) 予測において, リカレントニューラルネットワーク (Recurrent Neural Networks, RNN) をどのように利用できるかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-06T16:39:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。