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A ferramenta nova da aprendizagem de máquina identifica condados dos E.U. em um risco mais alto para mortes de COVID

A tarefa de controlar o de âmbito nacional COVID-19 pandémico e de prever onde os casos cravarão em seguida e que as áreas podem ter taxas de mortalidade altas permanece desanimada para cientistas e administradores públicos. Uma ferramenta nova da aprendizagem de máquina desenvolvida por pesquisadores em uma empresa startup (LLC de Akai Kaeru) afiliado com departamento de universidade rochoso do ribeiro da informática e o instituto para a ciência computacional avançada (IACS) pode ajudar a calibrar mais áreas em risco do vírus e das taxas de mortalidade altas.

O software que se usam analisa uma série de dados maciça de todos os 3.007 condados dos E.U. Encontraram que as combinações de factores tais como a pobreza, ajustes rurais, a baixa educação, a baixa pobreza mas o débito do alojamento, e privação do sono estão associadas com as taxas de mortalidade mais altas nos condados.

Os pesquisadores usam um motor e um software automáticos da mineração do teste padrão para analisar uma série de dados com aproximadamente 500 atributos, que cobrem os detalhes relativos à demografia, à economia, à raça e à afiliação étnica, e infra-estrutura em todos os condados dos E.U. Após ter analisado e ter avaliado os dados dentro dos condados criaram quase 300 grupos de condados em um “risco elevado” para COVID-19 e relacionaram taxas de mortalidade.

Muitos destes condados dentro dos grupos - mas não de tudo - estão em estados de E.U. do sul e incluem perto de 1.000 condados. Alguns dos condados incluem Hancock, GA.; Attala, senhorita.; Lee, S.C.; Swisher Texas; Adams, Ohio; Torrance, N.M.; e Madison, Fla. Mississippi, Louisiana e Geórgia é o mais em risco, com 80-90 por cento de seus condados cobertos por estes grupos.

Nosso algoritmo do software identifica condados com circunstâncias específicas que parecem conduzir às taxas de mortalidade superiores à média dos E.U. devido a COVID-19. Nós não podemos dizer que um condado específico terá taxa de mortalidade mais alta do que a usual, mas nós podemos prever este para os grupos de condados que determinadas circunstâncias cabidas.”

Klaus Mueller, PhD, professor da informática, membro da faculdade do IACS, CEO de Akai startup Kaeru, LLC, e investigador principal do estudo da empresa

De acordo com Mueller, o software e o método usados para analisar os dados e para identificar condados de alto risco podem ajudar a informar os oficiais baseados nas correlações importantes relativas às taxas de mortalidade COVID-19 e a ajudar a atribuição de recursos directa, tais como jogos e estações de teste. O método e os resultados podem igualmente ajudar a visar campanhas de informação comunidade-baseadas sobre COVID-19 e medidas conter a pandemia e reduzir potencial casos.

Os pesquisadores encontraram que a obrigação de diversas circunstâncias esta presente ao mesmo tempo para expr um condado ao risco elevado. Alguns destes grupos da circunstância são:

  • Condados rurais deficientes com residentes do envelhecimento.
  • condados Sono-destituídos, sob-educados com baixa participação no seguro de saúde.
  • Condados com baixo asiático mas populações altas da minoria onde as crianças do preto vivem na pobreza.
  • Condados com propriedade de casa alta e baixa pobreza. Para este grupo de condados igualmente existe uma correlação significativa entre a taxa de mortalidade e a quantidade de débito que do alojamento os residentes do condado têm.

“Cada um destes grupos de circunstâncias diz uma história original e faz a inteligência artificial atrás de nosso algoritmo explicável.” Mueller diz. “Por exemplo, o que nós pudemos concluir “da propriedade de casa alta e da baixa pobreza o” teste padrão é que há proprietário nestes condados ricos com propriedade de casa alta que não pode ter recursos para suas HOME e em conseqüência executar altamente o abrigo do débito. Então, enquanto a porcentagem destes tipos de proprietário em um condado cresce, faz assim o risco da infecção COVID-19 e potencial da morte.”

“Nós igualmente observamos em um condado diferente ajustado que os pobres e os condados do envelhecimento com baixa densidade populacional estão na média especialmente assolado por COVID-19,” explicamos Mueller. “Quando for conhecido agora que velho residentes é mais vulnerável a COVID-19, o teste padrão diz-nos que este risco elevado parece ser amplificado por dois factores relativos à acessibilidade:

(1) os residentes vivem nas áreas escassa povoadas que oferecem menos instalações de cuidados urgentes e (2) os residentes são na maior parte deficientes que impede de sua capacidade para se usar e pagar por estes serviços.”

Mueller sublinha que todas as conclusões sobre as circunstâncias relativas às taxas de mortalidade altas de COVID-19 em grupos do condado ou em condados específicos continuarão a precisar a posterior investigação porque uma pandemia não é estática e não fatora a contribuição à doença e a morte é frequentemente complicada.

Akai Kaeru é uma empresa start-up desenvolvida e situada no centro dos Estados de Nova Iorque de excelência no rádio e na tecnologia da informação (CEWIT). Criado em 2003, CEWIT é a construção de ancoragem ao parque rochoso da investigação e desenvolvimento da universidade do ribeiro para conduzir a pesquisa e comercializá-la.