この記事では、疾病のアウトブレイクをリアルタイムで検出するための新しい手法LRTrendを紹介しています。疫病の動向を追跡するには慎重な監視が不可欠ですが、疫病の時系列データには多くのノイズが含まれるため検出が困難です。LRTrendは、地域内の健康データや行動データを統合し、疾患特有の疫病ネットワークを構築することで情報を集約し、発生を明確に識別します。この手法を用いることで、アメリカ全土の多様な疫病クラスタや相互関係を明らかにし、COVID-19のデータを利用した場合、デルタ株やオミクロン株の地域的な波を発生から2週間以内に頻繁に検出できることが示されています。LRTrendの適用により、公共保健の調整に重要な情報を提供できる可能性があります。