Googleトレンドから感染者数を予測できる?(新型コロナ関連AI研究紹介)

   
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新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の課題に立ち向かい、AIでチャレンジしつづける研究者たちがいます。彼らの新しい研究発表は、毎日のように論文という形で発表され続けています。それらはデータベース「新型コロナウイルス関連AI論文一覧」に随時追加され、いつでも閲覧可能です。

この週刊記事では、先週データベースに追加された新たな論文をご紹介します!


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先週新しく追加された論文は10件

まずは、データベースに新しく追加された論文をお知らせします(論文タイトルを機械翻訳)。

感染拡大分析

  • COVID-19感染予防行動の早期指標。機械学習による個人レベルと国レベルの要因の特定(11/6)
  • COVID-19パンデミック時のスペシャルケアを予測する。機械学習によるアプローチ(11/7)
  • COVID-19発生時の活動事例予測におけるサンプル数の少なさの呪縛(11/7)

診断補助

  • 臨床変数を用いたCOVID-19患者のICU入院の可能性と死亡率のディープラーニング予測(11/5)
  • 写真からの皮膚病変の自動診断のためのディープトランスファー学習(11/7)
  • ACPT 肺組織密度解析による肺疾患の分類(11/10)
  • 人工知能による医療トリアージのための意思決定支援(11/10)

社会動向分析

  • 映像から顔面を検出するディープラーニングフレームワーク(11/7)
  • COVID-19のGoogleトレンド分析(11/8)

研究まとめ

  • 現在の医学科学研究情報の開発戦略(11/5)

今週は診断補助に関する研究が多く見受けられました。感染拡大に対して再び対策が講じられていることが伺えます。

【PICKUP】COVID-19のGoogleトレンド分析

その中でも特に注目度の高い研究は、Googleのトレンドから感染者数を予測しようとする以下の研究でした。

社会動向分析COVID-19のGoogleトレンド分析(11/8)

論文情報

タイトル(原題):Google Trends Analysis of COVID-19
著者:Hoang Long Nguyen &Zhenhe Pan &Hashim Abu-gellban&Fang Jin &Yuanlin Zhang
実験場所(国):スウェーデン






研究背景

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