Новая структура машинного обучения использует отчетные результаты тестов и показатели смертности для расчета оценок фактического числа текущих инфекций COVID-19 во всех 50 единицах.S. штатов и 50 стран. Юнгсик Но и Гауденц Данузер из Юго-Западного медицинского центра Техасского университета представляют эти результаты в журнале с открытым доступом PLOS ONE 8 февраля 2021 г.
Во время продолжающейся пандемии U.S. штаты и многие страны сообщают о ежедневном подсчете инфекций и смертей от COVID-19, подтвержденном тестированием. Однако многие инфекции остались незамеченными, что привело к занижению общего числа людей, инфицированных в данный момент в любой момент времени – важный показатель для руководства усилиями общественного здравоохранения.
Теперь Но и Данусер разработали вычислительную модель, которая использует стратегии машинного обучения для оценки фактического ежедневного числа текущих инфекций для всех 50 U.S. штатов и 50 наиболее инфицированных стран. Для проведения расчетов модель использует ранее опубликованные параметры пандемии и общедоступные ежедневные данные о подтвержденных случаях заболевания и смерти. Визуализации этих ежедневных оценок находятся в свободном доступе в Интернете.
Оценки модели указывают на серьезный недоучет случаев в США.S. и во всем мире. Общее количество реальных случаев в 9 из 50 стран оценивается как минимум в пять раз выше, чем подтвержденных случаев. Внутри U.S., оценки совокупного числа фактических случаев заболевания в штатах соответствовали результатам исследования по тестированию на антитела, проведенного в 46 штатах.
Для некоторых стран, таких как U.S., Бельгия и США.K., по оценкам, более 20 процентов всего населения перенесли инфекцию. По состоянию на 31 января 2021 г.S. в штатах, в том числе в Пенсильвании, Аризоне и Флориде, в настоящее время зарегистрировано более 5 процентов всего населения штата. В Вашингтоне число активных заболевших в тот день оценивалось в 1% населения.
Забегая вперед, модель оценивает текущее количество случаев COVID-19 в сообществах, что может помочь в отслеживании контактов и других усилиях в области общественного здравоохранения.
Авторы добавляют: "Учитывая, что подтвержденные случаи заболевания охватывают лишь верхушку айсберга в разгаре пандемии, расчетные размеры текущих инфекций в этом исследовании предоставляют важную информацию для определения региональной серьезности COVID-19, которая может быть ошибочной из-за подтвержденных случаев."