一个新的食物传播疾病检测和基于社交媒体的网络应用工具

科学领域:

• 公共卫生 公共卫生
• 流行病学 流行病学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 食物传播疾病对全球的公共健康构成重大风险,每年导致数百万的疾病和死亡.
• 传统的监控系统虽然至关重要,但在数据收集和报告方面经常遇到延迟.
• 新兴的数字技术为及时监测公共卫生提供了新的途径.

研究的目的:

• 调查社交媒体数据的实用性,特别是Twitter,作为食品传播疾病监测的补充工具.
• 开发和评估一个新的监控系统,利用大规模的推特数据来检测食物传播疾病的爆发.
• 将来自社交媒体的监控数据与美国疾病控制和预防中心 (CDC) 的传统数据进行比较.

主要方法:

• 收集和处理与食物传播疾病有关的大规模推特数据.
• 开发用于社交媒体信息的食品安全数据存储模型.
• 创建一个前端监控系统,整合Twitter数据.
• 进行描述性和预测性分析,并将结果与CDC基础真相数据进行比较.

主要成果:

• 与CDC报告相比,推特数据分析显示,与CDC报告相比,类似的涉及食品类别和疫情分布.
• 开发的系统展示了近乎实时收集有关食物传播疾病的信息的潜力.
• 从社交媒体中确定了关键数据点,包括涉及的食物,症状和地理位置.

结论:

• 社交媒体数据,特别是来自Twitter的数据,可以作为传统食品传播疾病监测的有价值的补充资源.
• 开发的系统提供了近乎实时的洞察力,有助于早期检测潜在的食品传播疫情.
• 整合社交媒体数据可以提高食品安全公共卫生监测的及时性和范围.