外媒 | AI预测社区阿片类药物死亡率，使用社交媒体帖子-普瑞纯证

据《npj数字医学》本月发表的一项研究，纽约州立大学研究人员开发了一种人工智能模型，使用社交媒体帖子更准确地预测美国县的阿片类药物死亡率，比传统数据模型更准确。该模型名为阿片类药物预测变压器（TrOP），利用序列建模和变压器网络的最新进展，以及Twitter上每年社区特定社交媒体语言的变化和过去的阿片类药物相关死亡数据，预测美国县阿片类药物相关死亡率的未来变化。为了构建TrOP，研究人员使用了县Tweet词汇库的语言数据，该数据集包含从2011年以来收集的来自2000多个美国县的Twitter上的单词使用情况。从这些数据中，研究团队为每个县从2011年到2017年出现在一起的单词创建了分组或主题。语言数据与每个县每年从疾病控制和预防中心（CDC）获得的阿片类药物相关死亡数据相结合。然后，将数据集限制为仅包括每年从2011年到2017年报告阿片类药物相关死亡的美国县。最终数据集包括来自357个县的2.12亿人的信息。使用此数据集，TrOP、递归神经网络和线性自回归模型的任务是预测2016年和2017年的阿片类药物相关死亡率。总体而言，TrOP预测实际年度死亡率的误差仅为1.15人每10万人，平均绝对误差（MAPE）为3％，而使用相同输入的另外两个模型的MAPE为7％。研究作者建议，像TrOP这样的人工智能模型有潜力帮助公共卫生部门改进现有的社区阿片类药物相关死亡风险评估以及该风险可能如何发展。然而，研究人员进一步指出，任何使用社交媒体帖子的模型都应包括经验验证。

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