Short-term Predictive Models for Influenza-like Illness in Korea:Using Weekly ILI Surveillance Data and Web Search Queries

정재운

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정재운

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제16권 제9호

발행연도: 2018.1

수록면: 147 - 157 (11page)

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Since Google launched a prediction service for influenza-like illness(ILI), studies on ILI prediction based on web search data have proliferated worldwide. In this regard, this study aims to build short-term predictive models for ILI in Korea using ILI and web search data and measure the performance of the said models. In these proposed ILI predictive models specific to Korea, ILI surveillance data of Korea CDC and Korean web search data of Google and Naver were used along with the ARIMA model. Model 1 used only ILI data. Models 2 and 3 added Google and Naver search data to the data of Model 1, respectively. Model 4 included a common query used in Models 2 and 3 in addition to the data used in Model 1. In the training period, the goodness of fit of all predictive models was higher than 95% (R2). In predictive periods 1 and 2, Model 1 yielded the best predictions (99.98% and 96.94%, respectively). Models 3(a), 4(b), and 4(c) achieved stable predictability higher than 90% in all predictive periods, but their performances were not better than that of Model 1. The proposed models that yielded accurate and stable predictions can be applied to early warning systems for the influenza pandemic in Korea, with supplementary studies on improving their performance.

#한국 #인플루엔자 의사환자 #예측모형 #머신러닝 #웹 검색 정보

참고문헌 (20)

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Google Flu Trends

J. Ginsberg / 2009 / Detecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data / Nature 457:1012~1014

A. Alessa / 2018 / A Review of Influenza Detection and Prediction through Social Netweorking Sites / Theoretical Biology & Medical Modelling 15(1):2

D. Lazer / 2014 / The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis / Science 343(6176):1203~1205

J. S. Lee / 2011 / Modeling for Estimating Influenza Patients from ILI Surveillance Data in Korea / Public Health and Research Perspectives 2(2):89~93

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