模型实现了个性化的为每一个学生的流感预测
个人健康和生活方式捕获的数据通过智能手机应用程序可以帮助识别流感风险大学生。
北京软件开发公司借助于一个移动应用程序，监视学生和相互作用，研究人员已经开发了一个模型，使他
们能够对流感感染的传播预测。不像大多数的模型，他们的方法提供了一个个性化的每
个病人每天的预测。
对个人健康和生活方式的数据捕获通过可穿戴设备和智能手机
应用程序可以帮助识别流感风险大学生的新方法，说杜克大学
和北卡罗来那大学教堂山的研究人员。
借助于一个移动应用程序，监视学生，当互动，流行病学家埃里森Aiello UNC和统计学家凯瑟琳海勒公爵已经开发了一个模型，使他们能够从一个人传到另一个人随着时间的推移预测流感的传播。不像大多数的感染模型，重点在人的比例可能生病的人口水平的变化，这种方法提供了一个个性化的每个病人每天的预测，他说。在理论上，医生可以利用这些数据在他们生病或开始感觉症状识别和警惕高危学生，或鼓励他们呆在家里，避免影响其他学生。研究人员介绍了他们的研究结果在八月十二日的第二十一届国际知识发现和数据挖掘在悉尼，澳大利亚。虽然今年的流感季节不会达到峰值，直到冬天，它开始增加早在十月，全国正准备和大学校园。靠近生活区，流感疫苗接种率低和忙碌的社交日历特别大学生容易感染病毒。这个国家的18000000名大学生，超过五今年很可能得流感。这意味着两周的发热，寒战，肌肉酸痛，喉咙痛，流鼻涕，鼻塞，打喷嚏，拥挤，更不用说错过了课程和课外活动。对模型进行测试，研究人员将其应用于大约100的学生在密歇根大学的一个研究。10周2013的流感季节期间，学生进行谷歌Android智能手机内置软件，IEPI，使用Wi-Fi，蓝牙和GPS技术监测他们去哪儿了，他们接触到的那一刻。学生们还记录了他们的症状每周在线。谁说咳嗽和发烧的学生，提供的咽拭子标本以确定他们是否有感冒或流感畏寒或疼痛。该模型然后返回的可能性，每个学生都会传播或感染了流感在某一天，并确定个人健康习惯——例如洗手或流感疫苗——可以帮助他们战胜困难、促进康复。毫不奇怪，当一个学生生病，他或她的朋友们更容易生病了。研究人员还发现，学生抽烟或喝酒花了更长的时间来恢复。“我们没有这种个性化的健康数据，直到几年前，“他说。”但现在，智能手机和可穿戴健康和健身设备让我们收集像一个人的心率，血压信息，社会交往和活动水平更规律和更准确地比以前。你可以保持一个连续的日志。”“我们想利用这些数据来预测人的个人风险因素是什么，并给他们以帮助他们减少他们生病的机会的建议，”。凯帆公爵和玛丽莎艾森伯格和艾丽森密歇根大学的沃尔什也是这项研究的作者。这项工作是由美国国家科学基金和美国疾病控制和预防中心以及北京软件开发公司合作共同开发的。