6 октября Google Research опубликовала результаты пяти проверок геомодели PDFM для задач общественного здоровья. Исследования проводили в США, Канаде, Мексике и Демократической Республике Конго.
PDFM преобразует обезличенные тенденции поисковых запросов, данные о мобильности и плотности объектов, а также показатели погоды и качества воздуха в описания местности. Их обновляют ежемесячно и подключают к уже используемым статистическим и машинным моделям.
В исследовании вакцинации MMR модель проверили на 146 округах у границы США и Канады. При переносе оценок через границу доля объяснённой вариативности выросла на 36% — с 0,159 до 0,216. Авторы связывают результат с учётом перемещения людей и обмена информацией между соседними территориями.
Для оценки смертности от сердечно-сосудистых заболеваний в 3091 округе США средняя абсолютная ошибка PDFM составила 18,7 смерти на округ против 19,1 у модели на данных переписи. Разница не была статистически значимой. Авторы рассматривают PDFM как возможный источник актуальных данных, если показатели переписи устарели или недоступны.
В прогнозе денге примерно для 2450 муниципалитетов Мексики модель PDFM подключили к TimesFM. Одномесячный прогноз статистически значимо улучшился, причём точность выросла максимум в 72% муниципалитетов с активной передачей инфекции.
Ещё одна проверка оценивала риск послеродовой депрессии по данным 332 970 участниц в США. Прирост AUC составил 0,0020 в штатах, представленных при обучении, и 0,0038 — в новых для модели штатах.
Пятая проверка касалась прогноза начала вспышек холеры в Демократической Республике Конго. В предоставленном фрагменте публикации указаны задача и территория исследования, но нет его численных результатов.
