APIMODIDUDIT モデルは POEK 構造を学習し、パースペクティブのピーク時の予測パフォーマンスを向上させます。 ARIMA モデル (緑の線) と EPIMODITIAVITIAVITIAVITIAL モデル (ピンクの線) の両方からの 2 つの予測 (点) と 2 つの予測からの 5 つの予測による新規感染者数。クレジット: テキサス大学オースティン校 流行中、医療の意思決定者にとって最も差し迫った問題のいくつかは、一度に何人の人が治療を必要とするのか、そして終末期医療の需要のピークレベルは何人が治療を必要とするのかということです。タイムリーな対応は、病院管理者、地域リーダー、地域臨床医がスタッフやその他のリソースを効果的に配置する方法を決定するのに役立ちます。残念なことに、多くの疫学予測モデルは、ピーク付近の症例や入院に苦戦する傾向があります。 新しい方法が雑誌に記載されています 米国科学アカデミーの全国議事録 テキサス大学オースティン校の研究者らが主導し、予測モデルに基づいてこれらの長期的な問題に対処しています。現在の流行の傾向を中傷するだけでなく、「エピモジュレーション」の手法は、流行が通常どのようにエンシドにさらされるかを列挙しています。 […]