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Predicting COVID-19 new cases in California with Google Trends data and a machine learning approach

2019年冠状病毒病(COVID-19) 大流行 计算机科学 预测建模 严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2) 体积热力学 2019-20冠状病毒爆发 数据科学 机器学习 数据挖掘 人工智能 医学 疾病 传染病(医学专业) 病毒学 病理 爆发 物理 量子力学
作者
Amir Habibdoust,Maryam Seifaddini,Moosa Tatar,Özgür M. Araz,Fernando A. Wilson
出处
期刊:Informatics for Health & Social Care [Taylor & Francis]
卷期号:: 1-17
标识
DOI:10.1080/17538157.2024.2315246
摘要

Google Trends data can be a valuable source of information for health-related issues such as predicting infectious disease trends.To evaluate the accuracy of predicting COVID-19 new cases in California using Google Trends data, we develop and use a GMDH-type neural network model and compare its performance with a LTSM model.We predicted COVID-19 new cases using Google query data over three periods. Our first period covered March 1, 2020, to July 31, 2020, including the first peak of infection. We also estimated a model from October 1, 2020, to January 7, 2021, including the second wave of COVID-19 and avoiding possible biases from public interest in searching about the new pandemic. In addition, we extended our forecasting period from May 20, 2020, to January 31, 2021, to cover an extended period of time.Our findings show that Google relative search volume (RSV) can be used to accurately predict new COVID-19 cases. We find that among our Google relative search volume terms, "Fever," "COVID Testing," "Signs of COVID," "COVID Treatment," and "Shortness of Breath" increase model predictive accuracy.Our findings highlight the value of using data sources providing near real-time data, e.g., Google Trends, to detect trends in COVID-19 cases, in order to supplement and extend existing epidemiological models.
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