計算機科學(xué)家使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將流感病例識別為區(qū)域互連的簇
計算機科學(xué)家使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將流感病例識別為區(qū)域互連的簇。流感預(yù)測的這種扭曲使該團隊的算法可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)和區(qū)域之間的感染模式，從而幫助衛(wèi)生官員進行決策。
新澤西州史蒂文斯理工學(xué)院的岳寧博士及其同事說，他們的AI技術(shù)比其他現(xiàn)代系統(tǒng)所提供的準(zhǔn)確性提高了11%。
他們聲稱，憑借這種優(yōu)勢，該方法（包括“捕獲時空的相互作用”）可以預(yù)測流感在疫情到來之前的15周內(nèi)爆發(fā)。
“我們的模型也是非常透明的，”寧說，在一個新聞發(fā)布會上?！霸谄渌?a href="http://m.sdkjxy.cn/tags/ai/" target="_blank">AI預(yù)測使用“黑匣子”算法的地方，我們能夠解釋為什么我們的系統(tǒng)做出特定的預(yù)測，以及它如何認(rèn)為不同地區(qū)的疫情會相互影響?！?/p>
Ning及其同事對來自美國和日本的真實狀態(tài)和區(qū)域數(shù)據(jù)進行了算法訓(xùn)練。他們對照歷史流感數(shù)據(jù)測試了其預(yù)測。
該研究所認(rèn)為，這種新技術(shù)具有預(yù)測局部和區(qū)域COVID暴發(fā)的潛力。
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