機械・深層学習/ビッグデータを用いた環境・健康に関する応用研究

社会医学
3:すべての人に健康と福祉を
9:産業と技術革新の基盤をつくろう
13:気候変動に具体的な対策を

地球環境学研究科 / 地球環境学専攻

安納 住子 教授

概要

人工衛星データ、IoTセンサ・デバイスが収集する人の位置情報、行動履歴データなどのビッグデータ、そして、機械・深層学習を用いて、新興・再興感染症の危機管理に資する研究を行っています。

関連特許・論文等

Sumiko Anno, Hirakawa Tsubasa, Satoru Sugita, Shinya Yasumoto, Ming-An Lee, Yoshinobu Sasaki & Kei Oyoshi (2023) Challenges and implications of predicting the spatiotemporal distribution of dengue fever outbreak in Chinese Taiwan using remote sensing data and deep learning, Geo-spatial Information Science, DOI: 10.1080/10095020.2022.2144770

Anno S, Hirakawa T, Sugita S and Yasumoto S (2022) A graph convolutional network for predicting COVID-19 dynamics in 190 regions/countries. Front. Public Health 10:911336. doi: 10.3389/fpubh.2022.911336

Anno S, Hara T, Kai H, Lee MA, Chang Y, Oyoshi K, Mizukami Y, Tadono T. Spatiotemporal dengue fever hotspots associated with climatic factors in Taiwan including outbreak predictions based on machine-learning. Geospat Health. 2019 Nov 6;14(2). doi: 10.4081/gh.2019.771. PMID: 31724367.

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