1.时间：2020年4月10日
2.机构或团队：美国Kinsa公司、俄勒冈州立大学
3.事件概要：
4月10日，medRxiv预印本平台发表了来自Kinsa公司和俄勒冈州立大学的研究团队题为“Real-time detection of COVID-19 epicenters within the United States using a network of smart thermometers”的文章。
该文章指出，遏制传染病的暴发需要迅速确定传播热点，将有限的公共卫生资源集中于传播热点可以遏制传播，从而降低发病率和死亡率，但是通常无法获得有关社区级疾病动态的快速数据。该文章展示了一种在美国各县范围内实时识别流感样疾病（ILI）异常升高水平的方法。利用来自遍布美国超过一百万用户的温度计地理空间网络的数据，通过生成准确的、县级的特定的季节的ILI预测，并将实时数据与这些预期进行比较，从而识别异常。异常与COVID-19病例数密切相关，并可能提供预警系统来定位疫情暴发中心。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
4.附件：
原文链接https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.06.20039909v1
