Cursillo

Utilizing machine learning approaches to leverage Internet search activity and other novel data sources to monitor and forecast epidemic outbreaks.

Mauricio Santillana (Universidad Northeastern)

I will describe data-driven machine learning methodologies that leverage Internet-based information from search engines, Twitter microblogs, crowd-sourced disease surveillance systems, electronic medical records, and weather information to successfully monitor and forecast disease outbreaks in multiple locations around the globe in near real-time. I will present how these approaches were used to build early warning systems to anticipate COVID-19 outbreaks.

Prerequisites: Familiarity with a programming language is expected (Python, R, Matlab or any other scientific computing programing language).

Horario:

6 de Mayo : 15-16:30

7 de Mayo: 9-10:30

8 de Mayo: 9-10

Mauricio Santillana es Profesor de Física e Ingeniería en Computación en la Universidad Northeastern, así como profesor adjunto de Epidemiología en la Escuela de Salud Pública 'T.H. Chan' de la Universidad de Harvard. Es director del Grupo de Aprendizaje de Máquinas para el mejoramiento de la Salud y el Ambiente (MIGHTE, por sus siglas en inglés) de la Universidad Northeastern. En su investigación, utiliza técnicas de aprendizaje de máquinas para monitorear y predecir los patrones de brotes epidemiológicos, utilizando redes sociales, patrones climatológicos y otros elementos que no son inicialmente pensados para ser usados en epidemiología.