Construction of an infectious disease epidemic prediction model by deep learning

利用深度学习构建传染病疫情预测模型

• 批准号: 19K10614
• 负责人: Uchida Mitsuo
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Gunma University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K10614/
• 关键词: 感染症; AI; RNN; LSTM; 数理モデル; 流行予測; Deep learning; 定点報告; 全数報告; 保健所; ＡＩ; 地域

项目成果

群馬県における新型コロナウイルス感染症の流行とその特徴

群马县新型冠状病毒感染疫情及其特点

• 发表时间: 2020
• 作者: 内田満夫;野下浩司;浅尾高行;小山 洋;内田満夫;内田満夫
• 通讯作者: 内田満夫

社会医学研究におけるAIの活用例

人工智能在社会医学研究中的应用示例

• 发表时间: 2021
• 期刊: BIO Clinica
• 作者: 山内武紀;塚原照臣;長谷川航平;水木将;野見山哲生;山野優子;大久保茂子;竹内靖人;西野入修;Uchida Mitsuo;内田満夫，野下浩司，浅尾高行，小山洋
• 通讯作者: 内田満夫，野下浩司，浅尾高行，小山洋

Changes in numbers of COVID-19 cases among residents of sightseeing resort areas before and during the “Go To Travel” campaign: Descriptive epidemiology in Gunma Prefecture

“去旅行”活动之前和期间，观光度假区居民中 COVID-19 病例数的变化：群马县的描述性流行病学

• DOI: 10.7883/yoken.jjid.2021.122
• 发表时间: 2021
• 期刊: Japanese Journal of Infectious Diseases
• 影响因子: 2.2
• 作者: 山内武紀;塚原照臣;長谷川航平;水木将;野見山哲生;山野優子;大久保茂子;竹内靖人;西野入修;Uchida Mitsuo
• 通讯作者: Uchida Mitsuo

Estimation of infectious disease dynamics: Application of a recurrent neural network

传染病动态的估计：循环神经网络的应用

• 发表时间: 2019
• 作者: 内田満夫;野下浩司;浅尾高行;小山 洋;内田満夫;内田満夫;Uchida M.
• 通讯作者: Uchida M.

群馬県におけるCOVID-19に対する検査陽性率の推移に関する考察

群马县 COVID-19 检测阳性率趋势的考虑

• 发表时间: 2021
• 作者: 内田満夫;野下浩司;浅尾高行;小山 洋;内田満夫
• 通讯作者: 内田満夫