Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Steps in Outbreak Investigation01:18

Steps in Outbreak Investigation

102
In the ever-evolving field of public health, statistical analysis serves as a cornerstone for understanding and managing disease outbreaks. By leveraging various statistical tools, health professionals can predict potential outbreaks, analyze ongoing situations, and devise effective responses to mitigate impact. For that to happen, there are a few possible stages of the analysis:
102
Statistical Software for Data Analysis and Clinical Trials01:12

Statistical Software for Data Analysis and Clinical Trials

479
Statistical software is pivotal in data analysis and clinical trials by providing tools to analyze data, draw conclusions, and make predictions. These software packages range from simple data management applications to complex analytical platforms, supporting various statistical tests, models, and simulation techniques. Their significance lies in their ability to handle vast amounts of data with precision and efficiency, enabling researchers to validate hypotheses, identify trends, and make...
479
EPS and iPS Cells in Disease Research01:21

EPS and iPS Cells in Disease Research

2.8K
Embryonic and induced pluripotent stem cells are excellent models for disease research because of their ability to self-renew and differentiate into most cell types. Somatic cells from a patient are isolated and reprogrammed into induced pluripotent stem cells or iPSCs. These iPSCs are later differentiated into the desired cell type, which mirrors the diseased cell of the patient. In this way, disease models have been created for investigating diseases such as Down syndrome, type I diabetes,...
2.8K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

A decision-theoretic framework for uncertainty quantification in epidemiological modelling.

American journal of epidemiology·2026
Same author

Patterns of emergence and circulation of West Nile Virus in Algeria.

Nature communications·2026
Same author

Integrated surveillance resolves Darién paradox of Oropouche virus emergence in Panama's migration corridor.

Research square·2026
Same author

Empowering One Health with metagenomics.

One health outlook·2026
Same author

Clinical Characteristics of Patients Infected with Bundibugyo Virus, DRC 2026.

The New England journal of medicine·2026
Same author

Real-time epidemic intelligence in a public health emergency: the 2026 Bundibugyo virus outbreak.

The Lancet. Infectious diseases·2026

Video Experimental Relacionado

Updated: May 27, 2025

Modeling The Lifecycle Of Ebola Virus Under Biosafety Level 2 Conditions With Virus-like Particles Containing Tetracistronic Minigenomes
10:11

Modeling The Lifecycle Of Ebola Virus Under Biosafety Level 2 Conditions With Virus-like Particles Containing Tetracistronic Minigenomes

Published on: September 27, 2014

36.1K

Inteligencia artificial para modelar epidemias de enfermedades infecciosas

Moritz U G Kraemer1,2, Joseph L-H Tsui3,4, Serina Y Chang5,6

  • 1Pandemic Sciences Institute, University of Oxford, Oxford, UK. moritz.kraemer@biology.ox.ac.uk.

Nature
|February 19, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

La inteligencia artificial (IA) puede mejorar la epidemiología de enfermedades infecciosas acelerando la investigación y mejorando la vigilancia. Esta tecnología ofrece potentes herramientas para comprender y combatir las amenazas a la salud pública.

Más Videos Relacionados

A Mouse Model for the Transition of Streptococcus pneumoniae from Colonizer to Pathogen upon Viral Co-Infection Recapitulates Age-Exacerbated Illness
12:21

A Mouse Model for the Transition of Streptococcus pneumoniae from Colonizer to Pathogen upon Viral Co-Infection Recapitulates Age-Exacerbated Illness

Published on: September 28, 2022

2.3K
Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images
08:20

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images

Published on: October 27, 2023

1.3K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: May 27, 2025

Modeling The Lifecycle Of Ebola Virus Under Biosafety Level 2 Conditions With Virus-like Particles Containing Tetracistronic Minigenomes
10:11

Modeling The Lifecycle Of Ebola Virus Under Biosafety Level 2 Conditions With Virus-like Particles Containing Tetracistronic Minigenomes

Published on: September 27, 2014

36.1K
A Mouse Model for the Transition of Streptococcus pneumoniae from Colonizer to Pathogen upon Viral Co-Infection Recapitulates Age-Exacerbated Illness
12:21

A Mouse Model for the Transition of Streptococcus pneumoniae from Colonizer to Pathogen upon Viral Co-Infection Recapitulates Age-Exacerbated Illness

Published on: September 28, 2022

2.3K
Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images
08:20

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images

Published on: October 27, 2023

1.3K

Área de la Ciencia:

  • Epidemiología
  • Enfermedades infecciosas
  • Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

  • Las amenazas de las enfermedades infecciosas son diversas e impredecibles.
  • La inteligencia artificial (IA) se utiliza cada vez más en la toma de decisiones en varios campos.
  • La IA tiene el potencial de avanzar significativamente en la epidemiología de enfermedades infecciosas.

Objetivo del estudio:

  • Explorar la aplicación de la IA en el modelado de enfermedades infecciosas.
  • Discutir cómo la IA puede abordar preguntas epidemiológicas clave.
  • Examinar el contexto social y las limitaciones de la IA en este dominio.

Principales métodos:

  • Revisión de los sistemas de IA que combinan el aprendizaje automático, las estadísticas computacionales, la recuperación de información y la ciencia de datos.
  • Aplicación de métodos de IA a los datos de vigilancia de las enfermedades infecciosas.
  • Análisis de los aspectos sociales, incluida la explicabilidad, la seguridad, la responsabilidad y la ética.

Principales resultados:

  • La IA puede acelerar los avances en la investigación epidemiológica.
  • Se pueden aplicar métodos específicos de IA a los datos de vigilancia recogidos habitualmente.
  • El contexto social de la implementación de la IA requiere una consideración cuidadosa.

Conclusiones:

  • La IA ofrece un potencial transformador para la epidemiología de enfermedades infecciosas.
  • El aprovechamiento efectivo de la IA requiere abordar desafíos éticos y prácticos.
  • Se proporcionan recomendaciones para maximizar el impacto de la IA en la salud pública.