The Global Infectious Diseases Epidemic Information Monitoring System: Development and Usability Study of an Effective Tool for Travel Health Management in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obtaining comprehensive epidemic information for specific global infectious diseases is crucial to travel health. However, different infectious disease information websites may have different purposes, which may lead to misunderstanding by travelers and travel health staff when making accurate epidemic control and management decisions. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop a Global Infectious Diseases Epidemic Information Monitoring System (GIDEIMS) in order to provide comprehensive and timely global epidemic information. METHODS: Distributed web crawler and cloud agent acceleration technologies were used to automatically collect epidemic information about more than 200 infectious diseases from 26 established epidemic websites and Baidu News. Natural language processing and in-depth learning technologies have been utilized to intelligently process epidemic information collected in 28 languages. Currently, the GIDEIMS presents world epidemic information using a geographical map, including date, disease name, reported cases in different countries, and the epidemic situation in China. In order to make a practical assessment of the GIDEIMS, we compared infectious disease data collected from the GIDEIMS and other websites on July 16, 2019. RESULTS: Compared with the Global Incident Map and Outbreak News Today, the GIDEIMS provided more comprehensive information on human infectious diseases. The GIDEIMS is currently used in the Health Quarantine Department of Shenzhen Customs District (Shenzhen, China) and was recommended to the Health Quarantine Administrative Department of the General Administration of Customs (China) and travel health-related departments. CONCLUSIONS: The GIDEIMS is one of the most intelligent tools that contributes to safeguarding the health of travelers, controlling infectious disease epidemics, and effectively managing public health in China.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».