모드는 뎅기열을 정확하게 예측할 수 있을 것이라고 모데는 말했습니다.그 지역 중 하나에요

모드는 뎅기열을 정확하게 예측할 수 있을 것이라고 모데는 말했습니다.

Maude가 설명한 이유 중 하나는 뎅기열의 전염 가능성에 영향을 미치는 여러 가지 다른 요소들이 있고 그러한 요소들이 반드시 잘 이해되는 것은 아니기 때문입니다. 그리고 논리적으로 뎅기열의 위험 증가를 나타내야 하는 추가적인 요소들을 문제를 복잡하게 만드는 것이 항상 예측 가능한 방법으로만 작용하는 것은 아니다.예를 들어 우리는 여러분이 이 경우에 많은 수의 뎅기 모기들을 얻을 수 있다는 것을 압니다.

그리고 어떤 곳에서는 그것이 항상 따라가지 않는 댕기들을 가지고 있지 않습니다.라고 Maude는 말했습니다. 아마도 이러한 예측 모델을 유지하는 가장 큰 문제는 데이터일 것입니다.

우리는 모기의 수를 증가시키는 강우에 대해 알고 있습니다.

우리는 사람들이 돌아다닐 때 뎅기열을 퍼뜨린다는 것을 알고 있습니다.라고 Maude는 말했습니다. 하지만 우리가 인구에서 시간이 지남에 따라 뎅기열에 대한 면역과 같은 것을 포함할 수 없는 것도 있습니다.

인구 면역에 대한 데이터는 뎅기열이 지역사회를 통해 어떻게 순환할 것인지와 그 사례들이 얼마나 심각한 것으로 판명될 것인지를 예측하는 데 매우 중요합니다.

하나의 뎅기열의 감염으로부터 뉴스 회복되는 환자들은 바이러스의 특정 가닥에 대해 평생 면역력을 갖게 될 것입니다. 하지만 다른 종족에 의한 후속 감염은 사람이 심각한 뎅기열에 걸릴 위험을 증가시킵니다.

그러나 도움되지 않는 면역에 대한 데이터는 이러한 모델에서 설명될 수 있을 만큼 일상적으로 수집되지 않습니다. 마찬가지로 뎅기 네 가지 독특한 변종이나 세로 타입의 확산에 대한 신뢰할 수 있는 자료들은 마우데와 같은 연구자들이 찾기가 어렵습니다. 사실 Maude에 따르면 대부분의 나라들은 그들이 어떤 세로 타입을 가지고 있는지에 대한 정보를 가진 소수의 사람들만 가지고 있다고 합니다.지금까지 설명한 Maude 데이터를 사용하여 모델을 개발하는 것은 제한적입니다.기후 온도 강우 등에 대한 데이터는 얼룩덜룩할 수 있으며 매우 기본적인 수준에서 뎅기열에 대한 데이터는 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니다. 실제로 뎅기열 검사를 하지 않고 뎅기열 같은 증상을 치료하기로 선택한 건강 시스템에서 환자의 수는 과대평가될 수 있고 사람들이 바이러스를 가지고 있지만 치료를 구하지 않는 곳에서 과소평가될 수 있습니다. Maude는 뎅기열 데이터의 격차가 반드시 어느 한 국가의 뎅기열 제어 프로그램의 잘못은 아니라는 것을 재빨리 지적합니다. Maude는 전체 보건 시스템과 해당 데이터를 담당하는 모집단이라고 말합니다.완전하고 정확한 데이터를 얻기 위해 Maude는 과학자들이 본질적으로 무언가를 지속적으로 하기 위해 엄청난 수의 사람들에게 의존하고 있다고 말합니다. 아무리 좋은 조건이라도 큰 부탁입니다.

모든 의사가 뎅기열의 모든 사례를 보고할 동기가 없습니다.

Maude의 표현에 따르면 데이터 수집은 더 많은 작업에 불과합니다.

이미 예측 모델을 사용하여 뎅기열 발생을 예측하고 있는 나라가 있습니까 정부 마우드만이 이미 예측 모델을 사용할 수 있도록 하는 것을 알고 있습니다. 기계 학습의 도움으로 싱가포르에서 개발된 한 모델은 2013년과 2014년에 발생한 주요 뎅기열 발생을 10주 이상 미리 예측할 수 있었고 정부는 병원 침대 진단 키트를 준비하여 모기 통제 및 지역사회 활동을 위한 추가 인력을 배치할 수 있었습니다.도시 국가는 이 예측 모델의 정보를 부분적으로 사용하여 데이터가 나쁜 해를 예측할 때 뎅기열에 대한 인식을 높이기 위해 정보 캠페인을 동원했습니다. 2016년 싱가포르 국가환경청 이칭응 국장은 이 특정 예측모델에 관한 저널 기사에서 이 모델은 앞으로 발생 가능성이 있다는 것을 대중에게 자신 있게 경고할 수 있게 해줍니다.경각심을 갖는 것은 매우 어렵습니다.

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