為了解流感等季節性疾病在社群內外的傳播，智慧溫度計製造商 Kinsa 一直致力於構建一套準確的可預測模型。
隨著新冠病毒引發的 COVID-19 疫情在全球的大流行，該公司最新發布的《美國健康天氣熱圖》顯得更有參考意義。
儘管無法全面地反映事實，但有關部門至少可以瞭解不同地區採取的社交疏離與隔斷措施，能否在社群層面起到積極的疫情阻斷作用。
【公佈前一週，Kinsa 的日訂單量就已經高達 10 萬臺】
Kinsa 創始人兼執行長 Inder Singh 表示，基於全美百萬級使用者提交的資訊，該公司與俄勒岡州立大學助理教授 Ben Dalziel 達成了合作，將流感預測下探到社群層級，達到了前所未有的準確性與精細度。
Singh 補充道：“我司證明了一個核心假設，即根據實時地理位置資料，可在醫學層面上獲得相對精準的預測。這些資料採集自剛確診的患者，對疾病檢測與爆發傳播的預測具有重要的參考意義”。
【紅色表示某地區的高燒水平遠超預期】
透過將資料灌入 Ben Dalziel 有關傳染病傳播的一階原理模型，我們可在 9 月 15 日前準確預測流感季節（本地超 20 周）的其餘高峰和低谷時段。
此前，儘管各界一直在努力追蹤和預測流感的傳播，但資料只包含三個星期、精度也僅限於州一級。
【實際上報發燒數量（紅色）與 Kinsa 季節性流感預測模型（藍色）對比】
至於廣大使用者關心的隱私保護方面，Kinsa 解釋稱：從理論層面上，相關工作從根本上就無法將地理位置資料逆向推導至具體某個人。
為了解流感等季節性疾病在社群內外的傳播，智慧溫度計製造商 Kinsa 一直致力於構建一套準確的可預測模型。
隨著新冠病毒引發的 COVID-19 疫情在全球的大流行，該公司最新發布的《美國健康天氣熱圖》顯得更有參考意義。
儘管無法全面地反映事實，但有關部門至少可以瞭解不同地區採取的社交疏離與隔斷措施，能否在社群層面起到積極的疫情阻斷作用。
【公佈前一週，Kinsa 的日訂單量就已經高達 10 萬臺】
Kinsa 創始人兼執行長 Inder Singh 表示，基於全美百萬級使用者提交的資訊，該公司與俄勒岡州立大學助理教授 Ben Dalziel 達成了合作，將流感預測下探到社群層級，達到了前所未有的準確性與精細度。
Singh 補充道：“我司證明了一個核心假設，即根據實時地理位置資料，可在醫學層面上獲得相對精準的預測。這些資料採集自剛確診的患者，對疾病檢測與爆發傳播的預測具有重要的參考意義”。
【紅色表示某地區的高燒水平遠超預期】
透過將資料灌入 Ben Dalziel 有關傳染病傳播的一階原理模型，我們可在 9 月 15 日前準確預測流感季節（本地超 20 周）的其餘高峰和低谷時段。
此前，儘管各界一直在努力追蹤和預測流感的傳播，但資料只包含三個星期、精度也僅限於州一級。
【實際上報發燒數量（紅色）與 Kinsa 季節性流感預測模型（藍色）對比】
至於廣大使用者關心的隱私保護方面，Kinsa 解釋稱：從理論層面上，相關工作從根本上就無法將地理位置資料逆向推導至具體某個人。