Mô hình dự báo sớm dịch sốt xuất huyết dựa vào Google Trends tại Thành Phố Hồ Chí Minh
Tác giả: Trần Ngọc Đăng, Lê Vĩnh PhátTóm tắt:
Sốt xuất huyết Dengue (SXHD) là một bệnh truyền nhiễm tác nhân do vi rút truyền qua côn trùng phổ biến nhất. Mục tiêu của nghiên cứu là sử dụng nguồn dữ liệu lưu lượng tìm kiếm Google Trends index (GTI) xây dựng thành một mô hình có khả năng dự báo sớm dịch sốt xuất huyết tại TP.HCM nhằm mục đích hỗ trợ cho công tác giám sát và phòng chống dịch ở khu vực được thêm hiệu quả. Sử dụng phương pháp so sánh tương quan để ước tính mối liên hệ giữa GTI tra cứu với cụm từ “sốt xuất huyết” và dữ liệu số mắc SXHD tại TP.HCM, sau đó xây dựng một số mô hình dự đoán bằng hồi quy quasi-Poisson kết hợp những phép điều chỉnh nhằm loại bỏ sự tự tương quan của số liệu. Nghiên cứu đã cho thấy GTI tương quan cao với số mắc sốt xuất huyết với r2 = 0,74 và mô hình cuối cùng được chọn có khả năng dự đoán dịch SXHD tốt với độ chính xác là 87%, độ nhạy là 92,3% và độ đặc hiệu là 87%. Mô hình dự báo của chúng tôi cho thấy nguồn dữ liệu Google Trends rất có tiềm năng trong việc theo dõi và kiểm soát dịch SXHD ở TP.HCM. Những nghiên cứu sâu hơn nữa nhằm đánh giá tính hiệu quả của mô hình trong bối cảnh thực tế cần được thực hiện trong tương lai.
- Một số giải pháp hoàn thiện công tác quản trị chất lượng toàn diện tại ngân hàng
- Kinh nghiệm quản lý nhà nước đối với doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài ở một số địa phương và bài học cho chính quyền tỉnh Bắc Ninh
- Áp dụng mô hình BSC trong đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp tại Việt Nam : nghiên cứu trường hợp sản xuất
- Ứng dụng công nghệ thông tin vào hoạt động ngân hàng: Kinh nghiệm các nước trên thế giới và gợi ý cho Việt Nam
- Cơ hội cho phát triển thị trường bất động sản lành mạnh, bền vững khi Luật Đất đai, Luật Kinh doanh bất động sản và Luật Nhà ở mới có hiệu lực