.png){kind=icon}
返回
A binary prototype for time-series surveillance and intervention
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1016/j.epidem.2025.100866.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
• 我们开发了一种用于时间序列监测的简单、隐马尔可夫式模型。
• 系统状态、观测数据以及决策规则均为二元量。
• 不采取行动的延迟成本超过干预的即时成本。
• 我们推导了疾病、监测和干预的预期累积成本。
• 我们通过最小化该量来优化监测和干预策略。
Keyword:
Optimization
Cost–benefit analysis
Anomaly detection
Quality control
Healthcare
Infectious diseases
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2.4
论文数:
846
被引数:
1.7K
机构
引用论文
Periodic multivariate normal hidden markov models for the analysis of water quality time series
PREAI
分享收藏Douaa Mugahid, Till Hoffmann, Jason Olejarz, Ross Molinaro, Charles Cooper, Rifat Atun, Yonatan Grad, Sarah Fortune, Rangarajan Sampath, and Jukka-Pekka Onnela. Digitally Connected Diagnostics Data in the Future of Public Health. GEN Biotechnology, 2 (3):181–184, 2023.Douaa Mugahid, Till Hoffmann, Jason Olejarz, Ross Molinaro, Charles Cooper, Rifat Atun, Yonatan Grad, Sarah Fortune, Rangarajan Sampath, and Jukka-Pekka Onnela. 数字互联的诊断数据在公共卫生未来的应用。GEN 生物技术, 2 (3):181–184, 2023..png)
IF0
PREAI
分享收藏Sequential Bayesian inference in hidden Markov stochastic kinetic models with application to detection and response to seasonal epidemics隐藏马尔可夫随机动力学模型中的顺序贝叶斯推断及其在季节性流行病检测与响应中的应用
OAAI
OAAI分享收藏分享收藏
查看更多内容