最初の週における人間の知能による統計的予測と比較したCOVID-19に対するGoogle AI予測の中間評価【JST・京大機械翻訳】

Kurita, J.; Sugawara, T.; Ohkusa, Y.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200052009999 整理番号：22P0273061

最初の週における人間の知能による統計的予測と比較したCOVID-19に対するGoogle AI予測の中間評価【JST・京大機械翻訳】

Interim evaluation of Google AI forecasting for COVID-19 compared with statistical forecasting by human intelligence in the first week

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発行年： 2020年12月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月18日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

【背景】6月,Google(Alphabet Inc.)は,米国における人工知能(AI)によるCOVID-19発生のための予測を提供した。日本では,2020年11月から同様のサービスを提供した。対象は,ヒト知能による統計的モデルとGoogle AI予測を比較した。方法:発症日が過去14日である患者数に関して,発症日が14日前であった患者の数を回帰し,インフルエンザを含む一般的な小児感染症に対する従来のサーベイランスデータに関する情報と7日前の処方サーベイランスを行った。7日間発症患者の数を予測した。最後に,Google AI生産予測と比較した。予測の精度を評価するために不一致率を用いた:データ間の絶対差の合計とデータの集計によって分割された予測。【結果】Google予測は実際の観測データと有意に負相関したが,著者らのモデルはわずかに相関していたが有意ではなかった。さらに,Google予測の不一致率は1週間で27.7%であった。著者らのモデルの不一致率は,わずか3.47%であった。考察と結論:結果は,Google予測が,著者らの結果より,負の相関とデータによるより大きな差異を持つことを示した。それにもかかわらず,この結果が暫定的であることは注目に値する:新規発症患者を示す流行曲線は固定されなかった。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

感染症・寄生虫症一般 , 公衆衛生

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