[論文レビュー] Global Health Monitor: A Web-based System for Detecting and Mapping Infectious Diseases

Son Doan, Hung Q. Ngo+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 21, 2019

Data-Driven Disease Surveillance参考文献 4被引用数 35

ひとこと要約

英語のニュース記事を分析して感染症の発生を検出し、関連性を分類し、BioCaster ontologyを用いて地理時系列の拡散をマッピングするウェブベースのシステム。24/7で1500のニュースフィードを監視するクラスタ上で動作し、地図を毎時更新する。

ABSTRACT

We present the Global Health Monitor, an online Web-based system for detecting and mapping infectious disease outbreaks that appear in news stories. The system analyzes English news stories from news feed providers, classifies them for topical relevance and plots them onto a Google map using geo-coding information, helping public health workers to monitor the spread of diseases in a geo-temporal context. The background knowledge for the system is contained in the BioCaster ontology (BCO) (Collier et al., 2007a) which includes both information on infectious diseases as well as geographical locations with their latitudes/longitudes. The system consists of four main stages: topic classification, named entity recognition (NER), disease/location detection and visualization. Evaluation of the system shows that it achieved high accuracy on a gold standard corpus. The system is now in practical use. Running on a clustercomputer, it monitors more than 1500 news feeds 24/7, updating the map every hour.

研究の動機と目的

• 英語のニュース記事から感染症の発生を検出する。
• 疾病・健康イベントに関する話題性のあるニュース項目を分類する。
• 疾病と場所の固有表現を識別し、ジオコーディングする。
• 公衆衛生モニタリングのために地理時系列マップ上に発生を可視化する。

提案手法

• トピック分類、固有表現抽出（NER）、疾病/場所検出をコアとなるパイプライン段階として活用する。
• 座標を含む疾病と場所の背景知識としてBioCaster ontology (BCO) を使用する。
• 検出された発生を緯度/経度のジオコーディングを用いて Google Maps にプロットする。
• 24/7のクラスタ上で監視を行い、1500件のニュースフィードをモニタリングし、地図を毎時更新する。
• 正解標準コーパスに対する性能を評価して精度を測定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ニュース由来のシグナルを感染症関連の報告として正確に分類できるか？
• RQ2 疾病と場所の固有表現を信頼性高く抽出し、マッピングのためにジオコーディングできるか？
• RQ3 オントロジー駆動のアプローチ（BCO）は発生の検出と可視化を効果的に支援しますか？
• RQ4 エンドツーエンドのシステムは公衆衛生利用に適した頻繁な更新を伴うリアルタイム監視が可能ですか？

主な発見

• 正解標準コーパスにおいて高い精度を達成する。
• プラットフォームは1500のニュースフィードを継続的に監視し、地図を毎時更新する。
• トピック分類、NER、および疾病/場所検出と地理ビジュアライゼーションを組み合わせたアプローチ。
• BioCaster ontologyを介した背景知識は疾病および地理的固有表現の認識を支援する。
• IJCNLP 2008で実用的な使用と展開を実証。
• リアルタイム監視を支えるクラスタコンピュータ上で動作。