Avertissement : Cette page est une traduction automatique de cette page à l'origine en anglais. Veuillez noter puisque les traductions sont générées par des machines, pas tous les traduction sera parfaite. Ce site Web et ses pages Web sont destinés à être lus en anglais. Toute traduction de ce site et de ses pages Web peut être imprécis et inexacte, en tout ou en partie. Cette traduction est fournie dans une pratique.

L'outil neuf d'apprentissage automatique recense des comtés des USA à un plus gros risque pour les morts de COVID

La tâche de régler le au niveau national COVID-19 universel et de prévoir où les cas cloueront ensuite et que les endroits peuvent avoir des taux de mortalité élevés demeure intimidante pour des scientifiques et des fonctionnaires. Un outil neuf d'apprentissage automatique développé par des chercheurs à une compagnie de démarrage (LLC d'Akai Kaeru) affiliée avec la faculté pierreuse de ruisseau de l'informatique et l'institut pour la Science de calcul avancée (SIGC) peut aider à mesurer des endroits le plus en danger pour le virus et les hauts taux de décès.

Le logiciel qu'ils emploient analyse un ensemble de données massif de chacun des 3.007 comtés des États-Unis. Ils ont constaté que des associations de facteurs telles que la pauvreté, les réglages ruraux, l'éducation inférieure, la pauvreté inférieure mais la créance de boîtier, et privation de sommeil sont associées à des taux de mortalité plus élevés dans les comtés.

Les chercheurs emploient une engine et un logiciel automatiques d'exploitation de configuration pour analyser un ensemble de données avec approximativement 500 attributs, qui couvrent des petits groupes liés à la démographie, à l'économie, au chemin et au groupe ethnique, et infrastructure dans tous les comtés des États-Unis. Après avoir analysé et évalué les caractéristiques dans des comtés elles ont produit presque 300 ensembles de comtés à un « haut risque » pour COVID-19 et ont associé des taux de mortalité.

Plusieurs de ces comtés dans les jeux - mais pas entièrement soyez dans les conditions d'États-Unis du sud et comprenez de près de 1.000 comtés. Certains des comtés comprennent Hancock, GA. ; Attala, Mlle. ; Lee, S.C. ; Swisher le Texas ; Adams, Ohio ; Torrance, N.M. ; et Madison, Fla. Mississippi, Louisiane et la Géorgie sont le plus en danger, avec 80-90 pour cent de leurs comtés couverts par ces jeux.

Notre algorithme de logiciel recense des comtés dans les conditions spécifiques qui semblent mener aux taux de mortalité plus haut que moyens des États-Unis dus à COVID-19. Nous ne pouvons pas dire qu'un comté spécifique aura un taux de mortalité plus élevé qu'habituel, mais nous pouvons prévoir ceci pour les ensembles de comtés qui certaines conditions adaptées. »

Klaus Mueller, PhD, professeur de membre de la faculté de l'informatique, de SIGC, de Président d'Akai de démarrage Kaeru, de LLC, et d'investigateur principal de l'étude de compagnie

Selon Mueller, le logiciel et la méthode employés pour analyser les caractéristiques et pour recenser les comtés à haut risque peuvent aider à aviser des fonctionnaires basés sur des corrélations importantes liées aux taux de mortalité COVID-19 et à aider l'allocation des ressources directe, telle que les nécessaires et les stations de contrôle. La méthode et les découvertes peuvent également aider à viser des campagnes à caractère communautaire de l'information au sujet de COVID-19 et des mesures de contenir la pandémie et de réduire potentiellement des cas.

Les chercheurs ont constaté que plusieurs conditions doivent être présentes en même temps pour exposer un comté au risque élevé. Certains de ces jeux de condition sont :

  • Mauvais comtés ruraux avec les résidants vieillissants.
  • comtés Sommeil-déshérités et sous-instruits avec la participation inférieure à l'assurance maladie.
  • Comtés avec bas l'Asiatique mais les populations élevées de minorité où les enfants de noir vivent dans la pauvreté.
  • Comtés avec le propriétaire de logement élevé et la pauvreté inférieure. Pour cet ensemble de comtés là existe également une corrélation significative entre le taux de mortalité et la quantité de créance de boîtier que les résidants du comté ont.

« Chacun de ces ensembles de conditions raconte une seule histoire et rend l'artificial intelligence derrière notre algorithme explicable. » Mueller dit. « Par exemple, ce que nous pourrions conclure « du propriétaire de logement élevé et de la pauvreté inférieure la » configuration est qu'il y a des propriétaires d'une maison dans ces comtés riches avec le propriétaire de logement élevé qui ne peut pas se permettre leurs maisons et comme résultat pour faire fonctionner la créance élevée de boîtier. Alors, pendant que le pourcentage de ces types de propriétaires d'une maison dans un comté se développe, fait ainsi le risque de l'infection COVID-19 et potentiellement de la mort. »

« Nous observons également dans un comté différent réglé que les pauvres et les comtés vieillissants avec la densité de population inférieure sont en moyenne particulièrement gravement atteints par COVID-19, » explique Mueller. « Tandis qu'il est réputé maintenant que vieux des résidants sont plus vulnérable à COVID-19, la configuration nous indique que ce haut risque semble être amplifié par deux facteurs liés à l'accessibilité :

(1) les résidants vivent dans les endroits peu abondamment peuplés qui offrent moins établissements de soins urgents et (2) les résidants sont en grande partie mauvais qui entrave leur capacité à la solde d'utiliser-et pour ces services. »

Mueller met l'accent sur que toutes les conclusions au sujet des conditions liées aux hauts taux de décès de COVID-19 dans des jeux du comté ou des comtés spécifiques continueront à avoir besoin d'enquête postérieure parce qu'une pandémie n'est pas statique et ne factorise pas la contribution à la maladie et la mort sont souvent compliquée.

Akai Kaeru est une compagnie de démarrage développée et située dans le centre d'excellence de l'état de New-York en radio et technologie de l'information (CEWIT). Produit en 2003, CEWIT est la construction de ancrage au stationnement de la recherche et développement de l'université pierreuse de ruisseau pour conduire la recherche et pour la commercialiser.