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PNAS:新模型让流感预报成为可能

2012-12-03 PNAS PNAS

日前刊登在美国《国家科学院院刊》网络版上的一项新研究宣称,研究人员设计出了一种新型流感预报系统,有朝一日可能用于预测地方流感暴发的时机和严重程度。   统计数据显示,全世界范围内,每年流感估计会导致25万人到50万人死亡,而且尽管很多对历史上流感流行资料的研究已经揭示出了传染病传播的一些关键细节,但是目前的数学模型还无法预测出地方的季节性流感暴发是如何发展的。该研究报告指出,一般而言


日前刊登在美国《国家科学院院刊》网络版上的一项新研究宣称,研究人员设计出了一种新型流感预报系统,有朝一日可能用于预测地方流感暴发的时机和严重程度。
 
统计数据显示,全世界范围内,每年流感估计会导致25万人到50万人死亡,而且尽管很多对历史上流感流行资料的研究已经揭示出了传染病传播的一些关键细节,但是目前的数学模型还无法预测出地方的季节性流感暴发是如何发展的。该研究报告指出,一般而言,流感在温带地区呈季节性复发趋势,但是现有技术对地方季节性流感暴发的时间、持久性和量级预测能力非常有限。
 
为了突破这一瓶颈,美国哥伦比亚大学Mailman公共卫生学院的Jeffrey Shaman 和Alicia Karspeck采用了一种被广泛用于现代数据天气预报的资料同化技术,设计出了一个实时、基于网页的地方季节性流感估算的框架,这使得流感定量预报成为可能。
 
为了验证有效性,该研究小组使用来自纽约市2003~2008年相关流感季节性暴发的数据,从而计算出了每周整体流感预报。实验结果显示,这种技术可以在流感暴发峰值的7个多星期之前预测出一场流感暴发峰值的出现时机。
 
研究人员表示,与天气预报类似,一个集合中的个别流感预报之间的差异可以提供预报的置信度衡量标准。这项研究代表着科学家朝着开发一种可以用来实时追踪和预报季节性流感暴发的工具迈出了重要一步。



Abstract
Influenza recurs seasonally in temperate regions of the world; however, our ability to predict the timing, duration, and magnitude of local seasonal outbreaks of influenza remains limited. Here we develop a framework for initializing real-time forecasts of seasonal influenza outbreaks, using a data assimilation technique commonly applied in numerical weather prediction. The availability of real-time, web-based estimates of local influenza infection rates makes this type of quantitative forecasting possible. Retrospective ensemble forecasts are generated on a weekly basis following assimilation of these web-based estimates for the 2003–2008 influenza seasons in New York City. The findings indicate that real-time skillful predictions of peak timing can be made more than 7 wk in advance of the actual peak. In addition, confidence in those predictions can be inferred from the spread of the forecast ensemble. This work represents an initial step in the development of a statistically rigorous system for real-time forecast of seasonal influenza.

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