Fugu-MT 論文翻訳(概要): Assessing dengue fever risk in Costa Rica by using climate variables and machine learning techniques

論文の概要: Assessing dengue fever risk in Costa Rica by using climate variables and machine learning techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01483v1
Date: Wed, 23 Mar 2022 19:59:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-10 13:02:55.541403
Title: Assessing dengue fever risk in Costa Rica by using climate variables and machine learning techniques
Title（参考訳）: 気候変数と機械学習技術を用いたコスタリカのデング熱リスク評価
Authors: Luis A. Barboza, Shu-Wei Chou, Paola V\'asquez, Yury E. Garc\'ia, Juan G. Calvo, Hugo C. Hidalgo, Fabio Sanchez
Abstract要約: デング熱は、主に熱帯や亜熱帯の国々に感染するベクター性疾患であり、毎年何百万人もの人に影響を及ぼし、公衆衛生にとって重大な負担であると考えられている。本稿では,GAMLSS (Generalized Additive Model for location, scale, and shape) とランダムフォレスト (Random Forest,RF) 機械学習アルゴリズムを用いた気候変数の効果について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Dengue fever is a vector-borne disease mostly endemic to tropical and subtropical countries that affect millions every year and is considered a significant burden for public health. Its geographic distribution makes it highly sensitive to climate conditions. Here, we explore the effect of climate variables using the Generalized Additive Model for location, scale, and shape (GAMLSS) and Random Forest (RF) machine learning algorithms. Using the reported number of dengue cases, we obtained reliable predictions. The uncertainty of the predictions was also measured. These predictions will serve as input to health officials to further improve and optimize the allocation of resources prior to dengue outbreaks.
Abstract（参考訳）: デング熱(dengue fever)は、熱帯・亜熱帯諸国において、毎年何百万人にも及び、公衆衛生に重大な負担を負うベクター病である。その地理的分布は気候に非常に敏感である。本稿では,GAMLSS (Generalized Additive Model for location, scale, and shape) とランダムフォレスト (Random Forest,RF) 機械学習アルゴリズムを用いた気候変数の効果について検討する。報告されたデング症例数を用いて,信頼性の高い予測を得た。予測の不確実性も測定された。これらの予測は、デング熱発生前の資源配分をさらに改善し最適化するため、保健当局への入力となる。

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