谷歌和哈佛发布新冠肺炎预测模型

今天，谷歌与哈佛全球健康研究所（Harvard Global Health Institute）合作释放这个新冠肺炎公共预测，这是一组模型，用于预测美国各州未来14天的新型冠状病毒肺炎病例、死亡人数、ICU利用率、呼吸机可用性和其他指标。这些模型是根据约翰斯·霍普金斯大学、笛卡尔实验室和美国人口普查局的公共数据进行训练的，谷歌表示，它们将在哈佛合作者的指导下继续更新。

谷歌表示，新冠肺炎公共预测旨在为医疗保健、公共部门和其他受影响组织的急救人员提供资源，为未来做好准备。它们允许在逐个县的基础上进行有针对性的检测和公共卫生干预，理论上提高了使用它们应对快速发展的新冠肺炎大流行的能力。例如，卫生保健提供者可以将预测的病例数作为一个数据点，用于PPE、人员配备和日程安排的资源规划。与此同时，州和县卫生部门可以利用感染预测来帮助制定检测策略，并确定疫情风险区域。

为了创建新冠肺炎公共预测，谷歌表示，其研究人员开发了一种新的时间序列机器学习方法，将人工智能与聪明的流行病学基础相结合。通过设计，这些模型是根据公共数据进行训练的，并利用一种体系结构，使研究人员能够深入研究模型已确定的关系，并解释为什么他们做出某些预测。他们还进行了评估，以确保对有色人种的预测不会被严重歪曲或误导。有色人种是新冠肺炎疫情最严重的人群，其发病率和死亡率极高。

谷歌研究人员在一份研究报告中写道：“我们观察到，与以非裔美国人、西班牙裔和白人为主的县之间的比较模型相比，我们的模型产生的绝对误差和归一化（相对）误差要低得多。”公平性分析新冠肺炎预测模型。“我们的模型优化了美国所有县的高精度，为大多数社区提供了最佳的总体预测。”

COVID-19公共预测可以在BigQuery中免费查询，作为该服务每月1TB免费层的一部分，也可以下载为逗号分隔值文件（CSV）。此外，还可以通过谷歌的Data Studio仪表盘和国家响应门户网站获得这些信息。

谷歌表示，在对数据集的查询中处理的所有字节都将被清零，但与数据集连接的数据将以正常速率计费，以防止滥用。9月15日之后，对预测集的查询将恢复到正常的谷歌云计费率。

新冠肺炎公共预测发布之前，谷歌推出了COVID-19公共数据集该项目拥有与危机相关的公共数据集存储库，使其更容易访问和分析。新冠肺炎公共数据集中的语料库程序包括约翰·霍普金斯系统科学与工程中心（JHU CSSE）数据集、世界银行的全球健康数据和OpenStreetMap数据，所有这些数据都免费存储在谷歌云上。