利用人群活动动态预测城市流行病学发病情况
计算机与社会
2019-02-28 v1
摘要
世界各地的救护车服务对人群健康至关重要。通过派遣救护车到呼叫来源地点及时响应事件，可在多种病症的患者护理中带来显著益处。此外，识别驱动某区域救护车活动的成因，不仅能提升应急服务的运营能力，还可促进更优的医疗政策设计。本工作中，我们分析了英国一个拥有700万居民地区内560万次救护车呼叫的时间动态。我们识别出救护车呼叫活动中具有昼夜与每周周期特征的时间模式。这些模式在时间与地理上均保持稳定。利用来自位置智能平台Foursquare的数据集，我们建立了本地参与城市活动的移动用户的时空动态与紧急事件之间的联系。我们利用该信息构建了一种新指标，依据某地理区域产生救护车呼叫的倾向来评估其健康风险。随后我们将问题表述为一个在线分类任务，目标变为识别在给定时间哪些区域将需要救护车，从而展示了通过在线平台众包获得的关于真实世界场所的语义信息，如何成为理解与预测区域流行病学趋势的有用信息源。
引用
@article{arxiv.1902.10260,
title = {Exploiting Population Activity Dynamics to Predict Urban Epidemiological Incidence},
author = {Gergana Todorova and Anastasios Noulas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.10260},
year = {2019}
}