2012年12月10日

预测流感爆发

有看在湖的膝上型计算机的妇女作为一场大风暴接近。

为爆发做好准备。

在温带地区,人们最常在冬季感染流感。干燥的空气似乎是一个因素。寒冷时,人们还会在室内呆在一起的时间更多,从而使流感病毒有更多的传播机会。但是,除了这一总体趋势之外,我们无法实时预测当地季节性流感爆发的时间,持续时间和程度。

哥伦比亚大学的Jeffrey Shaman博士与美国国家大气研究中心的Alicia Karspeck博士合作,开发了一种更精确地预测季节性流感暴发过程的方法。他们使用了类似于气象学家用来预测天气的方法。在天气预报中,随着大气条件的变化,必须不断考虑新数据。他们认为,疾病爆发的预测还需要不断纳入新的信息。

萨满有 以前开发的 流感传播的数学模型,其中考虑了湿度水平如何影响对感染的敏感性。在这项新研究中,研究人员将Google Flu Trends数据整合到了模型中。 Google研究人员与疾病控制与预防中心的科学家合作,显示出有多少人搜索与流感有关的主题与实际上有流感症状的人数之间存在密切关系。 Google流感趋势使用搜索数据来估算许多国家/地区当前的流感活动。它还按地区,省,州或市镇跟踪活动。

研究人员将这些基于网络的对纽约市2003–2008流感季节的估计值纳入他们的流感传播动态模型。他们的研究是由国立卫生研究院的国立普通医学科学研究所(NIGMS)和国立环境卫生科学研究所(NIEHS)以及国土安全部资助的。结果于2012年11月26日在线发布, 美国国家科学院院刊.

科学家将每周的流感活动估计值吸收到了模拟中。然后,他们使用优化的模型生成每周预测。他们表明,使用这种方法,他们可以在实际高峰之前超过7周对流感爆发高峰进行准确的实时预测。

预测季节性流感暴发的时间和严重性的能力可以帮助卫生官员和公众更好地做好准备。 NIGMS的Irene Eckstrand博士说:“流感预测有可能显着提高我们为每年爆发的季节性流感爆发做准备和管理的能力。”

科学家们预计,随着Google Flu Trends数据的年限越来越长和可用位置越来越多,他们模型预测的准确性将会提高。该方法还可以用于对其他季节性呼吸道疾病进行预测,例如呼吸道合胞病毒(是儿童呼吸道感染的主要原因)和鼻病毒(引起普通感冒)的预测。

—哈里森·温(Harrison Wein)博士

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参考文献: 美国国家科学研究院 2012年11月26日。[Epub提前发行]。 PMID:23184969。