論文の概要: Infectious Disease Forecasting in India using LLM's and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20168v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 12:54:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:20:52.235968
• Title: Infectious Disease Forecasting in India using LLM's and Deep Learning
• Title（参考訳）: LLMとディープラーニングを用いたインドにおける感染症予測
• Authors: Chaitya Shah, Kashish Gandhi, Javal Shah, Kreena Shah, Nilesh Patil, Kiran Bhowmick,
• Abstract要約: 本稿では,感染症発生の重症度を予測するためのディープラーニングアルゴリズムとLCMを実装した。 私たちの研究から得た知見は、将来のアウトブレイクに対する堅牢な予測システムの構築を支援することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3141085922386211
• License:
• Abstract: Many uncontrollable disease outbreaks of the past exposed several vulnerabilities in the healthcare systems worldwide. While advancements in technology assisted in the rapid creation of the vaccinations, there needs to be a pressing focus on the prevention and prediction of such massive outbreaks. Early detection and intervention of an outbreak can drastically reduce its impact on public health while also making the healthcare system more resilient. The complexity of disease transmission dynamics, influence of various directly and indirectly related factors and limitations of traditional approaches are the main bottlenecks in taking preventive actions. Specifically, this paper implements deep learning algorithms and LLM's to predict the severity of infectious disease outbreaks. Utilizing the historic data of several diseases that have spread in India and the climatic data spanning the past decade, the insights from our research aim to assist in creating a robust predictive system for any outbreaks in the future.
• Abstract（参考訳）: 過去におけるコントロール不能な病気の発生の多くは、世界中の医療システムにいくつかの脆弱性を暴露した。 技術の進歩は予防接種の迅速な創出を助長する一方で、このような大規模な流行の予防と予測に重点を置く必要がある。 アウトブレイクの早期発見と介入は、公衆衛生への影響を大幅に減らし、医療システムをより回復力のあるものにする。 疾患伝達ダイナミクスの複雑さ、様々な直接的および間接的に関連する要因の影響、従来のアプローチの限界は、予防的行動をとる上で主要なボトルネックである。 具体的には,感染症発生の重症度を予測するために,ディープラーニングアルゴリズムとLLMを実装した。 インドで流行したいくつかの病気の歴史的データと過去10年間にわたる気候データを利用して、我々の研究から得た知見は、将来のアウトブレイクに対する堅牢な予測システムの構築を支援することを目的としています。

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