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Health outcome prediction using multiple perturbations

机译：使用多种扰动预测健康结果预测

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Public health workers and medical practitioners are frequently required to make predictions regarding various health outcomes. However, a prediction with nearly 100% certainty is seldom possible. If a person has a health outcome of concern or is in the process of developing the outcome, many attributes of that person may undergo subtle changes—the perturbations. We propose a method, namely “prediction using multiple perturbations” and investigate its asymptotic properties when the number of attributes tends to infinity. This is a proof-of-concept study. The proposed method can predict the health outcome of a person to near certainty if personal data with billions or trillions of attributes can be collected and 4 conditions (described subsequently in this paper) are met. Collecting personal data with billions or trillions of attributes may someday become possible in the current era of big data . If such information can be obtained, theoretically we can predict the health outcome of a person to near certainty.
机译：通常需要公共卫生工作者和医学从业人员对各种健康结果进行预测。但是，很少有近100％确定性的预测。如果一个人有担忧的健康结果或正在制定结果的过程中，那个人的许多属性可能会发生微妙的变化 - 扰动。我们提出了一种方法，即“使用多种扰动预测”并研究当属性的数量趋于无穷大时的渐近性质。这是一个概念验证研究。如果可以收集具有数十亿或数量的属性，并且满足4条条件（本文在本文中描述的情况下），则该方法可以预测人们对近乎确定的人的健康结果。在大数据的当前时代，可能会在数十亿或万亿个属性中收集个人数据。如果可以获得这样的信息，理论上我们可以预测一个人靠近确定性的健康结果。

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