論文の概要: Beyond Traditional Surveillance: Harnessing Expert Knowledge for Public Health Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15623v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 14:49:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.370215
• Title: Beyond Traditional Surveillance: Harnessing Expert Knowledge for Public Health Forecasting
• Title（参考訳）: 従来のサーベイランスを超えて:公衆衛生予報の専門知識を損なう
• Authors: Garrik Hoyt, Eleanor Bergren, Gabrielle String, Thomas McAndrew,
• Abstract要約: 2025年までの公衆衛生労働の縮小は、公衆衛生危機時の潜在的なリスクを増大させる。 公衆衛生当局による専門家による判断は、伝統的な監視インフラとは異なる重要な情報ソースである。 専門家の予測能力を調べるため、2024年のCSTEワークショップで114人の公衆衛生担当者が103回の予測を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Downsizing the US public health workforce throughout 2025 amplifies potential risks during public health crises. Expert judgment from public health officials represents a vital information source, distinct from traditional surveillance infrastructure, that should be valued -- not discarded. Understanding how expert knowledge functions under constraints is essential for understanding the potential impact of reduced capacity. To explore expert forecasting capabilities, 114 public health officials at the 2024 CSTE workshop generated 103 predictions plus 102 rationales of peak hospitalizations and 114 predictions of influenza H3 versus H1 dominance in Pennsylvania for the 2024/25 season. We compared expert predictions to computational models and used rationales to analyze reasoning patterns using Latent Dirichlet Allocation. Experts better predicted H3 dominance and assigned lower probability to implausible scenarios than models. Expert rationales drew on historical patterns, pathogen interactions, vaccine data, and cumulative experience. Expert public health knowledge constitutes a critical data source that should be valued equally with traditional datasets. We recommend developing a national toolkit to systematically collect and analyze expert predictions and rationales, treating human judgment as quantifiable data alongside surveillance systems to enhance crisis response capabilities.
• Abstract（参考訳）: 2025年までの公衆衛生労働の縮小は、公衆衛生危機時の潜在的なリスクを増大させる。 公衆衛生当局による専門家による判断は、伝統的な監視インフラとは別の重要な情報源であり、価値は捨てられるべきではない。 制約の下で専門家の知識がどのように機能するかを理解することは、能力の低下による潜在的な影響を理解するのに不可欠である。 専門家の予測能力を調べるために、2024 CSTEワークショップの114人の公衆衛生担当者が、2024/25シーズンのペンシルベニア州におけるインフルエンザH3とH1の優位性の103の予測と、ピーク入院の102の合理化と114の予測を作成した。 我々は、専門家による予測を計算モデルと比較し、理論的手法を用いて、潜在ディリクレ割当を用いた推論パターンを解析した。 専門家はH3の優位性を予測し、モデルよりも予測不可能なシナリオに低い確率を割り当てた。 専門的な理論的根拠は、歴史的パターン、病原体との相互作用、ワクチンのデータ、累積的な経験に依拠した。 専門家の公衆衛生知識は、従来のデータセットと同等に評価されるべき重要なデータソースを構成する。 我々は、専門家の予測と合理性を体系的に収集し分析するための全国的なツールキットを開発し、危機対応能力を高めるために、監視システムと共に人間の判断を定量データとして扱うことを推奨する。

関連論文リスト

• Integrating Knowledge Graphs and Bayesian Networks: A Hybrid Approach for Explainable Disease Risk Prediction [0.0]
  本稿では,知識グラフとマルチモーダルEHRデータからBNを構築するための新しい手法を提案する。 本手法は、一般的な医療知識と患者固有のコンテキストのバランスをとり、効果的に不確実性に対処し、説明性が高く、予測性能が良いことを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-16T18:57:07Z)
• Foundation Model of Electronic Medical Records for Adaptive Risk Estimation [6.248030496243407]
  ETHOSは幅広いアプリケーションを開発するための多用途フレームワークである。 ARESは、臨床が定義した臨界事象に対するダイナミックでパーソナライズされたリスク確率を計算するためにETHOSを使用する。 ARESはパーソナライズされた説明可能性モジュールも備えており、リスク見積に影響を与える重要な臨床要因を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T03:22:39Z)
• Hybrid Forecasting of Geopolitical Events [71.73737011120103]
  SAGEは、人間と機械が生成した予測を組み合わせたハイブリッド予測システムである。 このシステムは、確率と評価されたスキルに基づいて、人間と機械の予測の重み付けを集約する。 機械による予測にアクセスできる熟練した予測者は、過去のデータしか見ていない者よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-14T22:09:45Z)
• Introducing the Large Medical Model: State of the art healthcare cost and risk prediction with transformers trained on patient event sequences [0.47901560316389713]
  大規模医療モデル(Large Medical Model, LMM)は、患者医療と医療管理の幅広い側面をガイドし、予測するために設計された、GPT(Generative Pre-trained Transformer)である。 このモデルは、医療用語システムから構築された特別な語彙を用いて、1億4000万件以上の患者の主張記録から医療イベントシーケンスに基づいて訓練されている。 LMMは、最高の商用モデルよりも14.1%のコスト予測と、幅広い条件を予測する研究において最高のトランスフォーマーモデルよりも1.9%の慢性的な条件予測の両方を改善できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T15:38:21Z)
• Interpretable Survival Analysis for Heart Failure Risk Prediction [50.64739292687567]
  現状の生存モデルと解釈可能かつ競合する新しい生存分析パイプラインを提案する。 我々のパイプラインは最先端のパフォーマンスを達成し、心不全のリスク要因に関する興味深い新しい洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T02:56:05Z)
• Using Geographic Location-based Public Health Features in Survival Analysis [12.424517746493553]
  本稿では,入力特徴に公衆衛生統計を取り入れた生存分析モデルの補完的改善を提案する。 地理的位置に基づく公衆衛生情報を含めると,Surveillance, Epidemiology, End Results (SEER)データセットで評価されたコンコーマンス指数の統計的に有意な改善が得られた。 生存分析における地理的位置に基づく公衆衛生機能の有用性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T03:15:00Z)
• Data-Centric Epidemic Forecasting: A Survey [56.99209141838794]
  この調査は、様々なデータ駆動の方法論および実践的進歩を掘り下げるものである。 疫学的なデータセットと,流行予測に関連する新しいデータストリームを列挙する。 また,これらの予測システムの現実的な展開において生じる経験や課題についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T16:15:11Z)
• UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced Data [81.00385374948125]
  我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。 UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。 非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。 UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T02:28:11Z)
• COVI White Paper [67.04578448931741]
  接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。 カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T07:40:49Z)

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。