谷歌改进新冠预测模型 提升时间跨度增加新的区域

谷歌今年八月与哈佛全球健康研究所合作，推出COVID-19公共预测模型，为美国各州各县提供新冠病例、死亡、呼吸机可用性、ICU使用率和其他指标预测。今天，谷歌发布了改进的新冠预测模型，其中提升时间跨度并且增加新的预测区域。这个新模型采用来自笛卡尔实验室、美国人口普查局、约翰霍普金斯大学和其他地方的公共数据进行训练。

谷歌表示新冠疫情公共预测，旨在为公共部门、医疗保健架构和其他受影响组织提供快速响应的资源。该模型允许以美国县为单位进行新冠测试和公共卫生干预，最强应对快速应对疫情发展的能力。借助此模型，州和县卫生部门可以利用感染预测为检测策略提供信息，并确定有爆发风险的地区，医疗机构也可以借助此模型，将预测的病例数作为数据点纳入PPE、人员配置和排班的资源规划中。

谷歌新冠疫情公共预测模型最初可以对未来14天的区域预测，通过长时间大量数据学习，现在的准确率大约提高了50%，并可以对28天范围内的情况预测。谷歌表示，它正在让模型支持其他国家的预测，并且已经推出了针对日本的公共预测。与美国一样，该预测基于日本官方新冠疫情情况报告等公开数据，经过训练可以预测每天的确诊病例、住院人数、死亡人数、康复人数，并且预测未来28天内日本国内各县的新冠疫情情况。

谷歌表示，最初的预测模型经过改进，可以根据数据集和新情况，新问题进行定制。该公司还在开发一个AI驱动的 "what-if "模型，为新冠疫情和其他传染病提供决策。



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