При помощи Wikipedia можно оценить распространение эпидемии гриппа

Биологи из Соединенных Штатов предложили измерять количество заболевших гриппом при помощи «Википедии», рассказывается в статье, которая опубликована в научном издании PLOS Computational Biology. Говорится, что ученые разработали специальный метод отслеживания трафика по отдельным статьям, которые связаны с гриппом.
Биологи  сравнили результаты традиционных способов оценки заболеваемости гриппом в периоды эпидемии, а также "компьютерного" подхода.

Оценивать точно уровень распространенности гриппа, географию ее чрезвычайно важно, чтоб медики своевременно могли принять меры. При этом привычные виды оценки дают информацию, которая запаздывает на две недели в среднем. Применение Wikipedia дало возможность проводить оценку в режиме он-лайн, определить точно пик заболеваемости, а кроме того сроки, в которые пошла на спад данная эпидемия.

Эффективность разработки ученые подтвердили после анализа поисковых запросов, а также их частоты на базе данных, которые по времени совпадают с эпидемией H1N1 за 2009г.

Хотя во многих государствах, включая Россию, каждый год перед наступлением периода распространения гриппа идет вакцинация населения, потери в мире каждый год также оцениваются десятками тысяч человек. К примеру, в Соединенных Штатах от последствий гриппа ежегодно уходят из жизни 3 - 50 тысяч пациентов.

Новый метод дает возможность в реальном времени оценить точно процент населения с возникновением острых респираторных инфекций, а кроме того выступает надежной основой для принятия оперативных решений во время гриппа.

• Как химические реакции истощают питательные вещества в растительных напитках
• Двухразовая инъекция снижает риск ВИЧ на 96%
• Будущее контрацепции: на что надеяться в ближайшие годы
• Контрацепция и религия: как соблюсти баланс?
• Эволюция контрацептивов: от древних методов до современных технологий
• Жажда как индикатор обезвоживания: насколько она точна?
• Учёные объяснили рост тяжёлых инфекций, вызываемых Streptococcus
• Платформа искусственного интеллекта повышает точность диагностики рака легких