日本語タイトル#
従来の監視を超えて：公衆衛生予測のための専門知識の活用
英文タイトル#
Beyond Traditional Surveillance: Harnessing Expert Knowledge for Public Health Forecasting
日本語摘要#
2025 年におけるアメリカの公衆衛生職員の削減は、公衆衛生危機における潜在的リスクを増大させます。公衆衛生官からの専門的判断は、従来の監視インフラとは異なる重要な情報源であり、評価されるべきです —— 捨て去るべきではありません。制約の下で専門知識がどのように機能するかを理解することは、能力低下の潜在的影響を理解するために不可欠です。専門家の予測能力を探るために、2024 年の CSTE ワークショップでは 114 人の公衆衛生官が、ピーク入院数に関する 103 の予測と 102 の理由、2024/25 シーズンのペンシルベニア州におけるインフルエンザ H3 と H1 の優勢に関する 114 の予測を生成しました。私たちは専門家の予測を計算モデルと比較し、理由を用いて潜在的ディリクレ分布を分析しました。専門家は H3 の優勢をより良く予測し、モデルよりも不合理なシナリオに対して低い確率を割り当てました。専門家の理由は、歴史的パターン、病原体の相互作用、ワクチンデータ、累積経験に基づいています。専門家の公衆衛生知識は、従来のデータセットと同等に評価されるべき重要なデータ源を構成します。私たちは、専門家の予測と理由を体系的に収集・分析するための国家ツールキットの開発を提案し、人間の判断を監視システムとともに定量化可能なデータとして扱い、危機対応能力を強化することを目指します。
英文摘要#
Downsizing the US public health workforce throughout 2025 amplifies potential risks during public health crises. Expert judgment from public health officials represents a vital information source, distinct from traditional surveillance infrastructure, that should be valued -- not discarded. Understanding how expert knowledge functions under constraints is essential for understanding the potential impact of reduced capacity. To explore expert forecasting capabilities, 114 public health officials at the 2024 CSTE workshop generated 103 predictions plus 102 rationales of peak hospitalizations and 114 predictions of influenza H3 versus H1 dominance in Pennsylvania for the 2024/25 season. We compared expert predictions to computational models and used rationales to analyze reasoning patterns using Latent Dirichlet Allocation. Experts better predicted H3 dominance and assigned lower probability to implausible scenarios than models. Expert rationales drew on historical patterns, pathogen interactions, vaccine data, and cumulative experience. Expert public health knowledge constitutes a critical data source that should be valued equally with traditional datasets. We recommend developing a national toolkit to systematically collect and analyze expert predictions and rationales, treating human judgment as quantifiable data alongside surveillance systems to enhance crisis response capabilities.
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