論文の概要: Digital Epidemiology: A review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03611v2
- Date: Thu, 4 Aug 2022 16:30:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 12:14:05.476066
- Title: Digital Epidemiology: A review
- Title（参考訳）: デジタル疫学 : 概観
- Authors: David Pastor-Escuredo
- Abstract要約: 疫学は近年、計算モデルに基づく大きな進歩を目撃している。
ビッグデータとアプリによって、大規模な実データによるモデルの検証と精錬が可能になる。
エボラは、システム解を必要とするため、複雑性のレンズからアプローチする必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The epidemiology has recently witnessed great advances based on computational
models. Its scope and impact are getting wider thanks to the new data sources
feeding analytical frameworks and models. Besides traditional variables
considered in epidemiology, large-scale social patterns can be now integrated
in real time with multi-source data bridging the gap between different scales.
In a hyper-connected world, models and analysis of interactions and social
behaviors are key to understand and stop outbreaks. Big Data along with apps
are enabling for validating and refining models with real world data at scale,
as well as new applications and frameworks to map and track diseases in real
time or optimize the necessary resources and interventions such as testing and
vaccination strategies. Digital epidemiology is positioning as a discipline
necessary to control epidemics and implement actionable protocols and policies.
In this review we address the research areas configuring current digital
epidemiology: transmission and propagation models and descriptions based on
human networks and contact tracing, mobility analysis and spatio-temporal
propagation of infectious diseases and infodemics that comprises the study of
information and knowledge propagation. Digital epidemiology has the potential
to create new operational mechanisms for prevention and mitigation, monitoring
of the evolution of epidemics, assessing their impact and evaluating the
pharmaceutical and non-pharmaceutical measures to fight the outbreaks.
Epidemics have to be approached from the lens of complexity as they require
systemic solutions. Opportunities and challenges to tackle epidemics more
effectively and with a human-centered vision are here discussed.
- Abstract（参考訳）: 疫学は近年、計算モデルに基づく大きな進歩を目撃している。
分析フレームワークとモデルを提供する新しいデータソースのおかげで、そのスコープと影響は拡大しています。
疫学で考慮された従来の変数に加えて、大規模社会パターンは、異なるスケール間のギャップを埋めるマルチソースデータとリアルタイムで統合できる。
ハイパーコネクテッドな世界では、相互作用と社会的行動のモデルと分析がアウトブレイクを理解し、阻止する鍵となる。
アプリケーションとともにビッグデータは、実世界のデータによるモデルの検証と精錬を可能にするとともに、病気をリアルタイムでマップし追跡したり、テストや予防接種戦略などの必要なリソースや介入を最適化するための新しいアプリケーションやフレームワークも提供する。
デジタル疫学は、流行の制御と実行可能なプロトコルとポリシーの実装に必要な規律として位置づけられている。
本稿では,現在のデジタル疫学を構成する研究分野について述べる。人間ネットワークと接触追跡に基づく伝達・伝播モデルと記述,移動解析,伝染病の時空間伝播,情報と知識の伝播を研究するインデミクスなどである。
デジタル疫学は、流行の予防と緩和、流行の進化のモニタリング、その影響の評価、流行と闘うための薬学的および非薬理学的措置の評価のための新しい操作メカニズムを創る可能性を秘めている。
エピデミックは、体系的な解を必要とするため、複雑性のレンズからアプローチする必要がある。
疫病にもっと効果的に対処する機会と課題を、人間中心のビジョンで論じる。
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