计算机科学家使用图神经网络将流感病例识别为区域互连的簇

计算机科学家使用图神经网络将流感病例识别为区域互连的簇。流感预测的这种扭曲使该团队的算法可以发现区域内和区域之间的感染模式，从而帮助卫生官员进行决策。

新泽西州史蒂文斯理工学院的岳宁博士及其同事说，他们的AI技术比其他现代系统所提供的准确性提高了11%。

他们声称，凭借这种优势，该方法（包括“捕获时空的相互作用”）可以预测流感在疫情到来之前的15周内爆发。

“我们的模型也是非常透明的，”宁说，在一个新闻发布会上。“在其他AI预测使用“黑匣子”算法的地方，我们能够解释为什么我们的系统做出特定的预测，以及它如何认为不同地区的疫情会相互影响。”

Ning及其同事对来自美国和日本的真实状态和区域数据进行了算法训练。他们对照历史流感数据测试了其预测。

该研究所认为，这种新技术具有预测局部和区域COVID暴发的潜力。

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