팬데믹과 각종 바이러스 질병, 그리고 기저질환 및 생명을 위협하는 여러 중증질병이 우리의 건강을 위협하고 있습니다. 몇 년 전 코로나19 팬데믹을 지나면서 공중보건 영역에서의 선제적 예방체계와 현황 분석능력이 질병의 대응에 얼마나 중요하게 작용하는지를 몸소 깨달을 수 있었죠. 또다시 닥쳐올 수 있는 팬데믹에 대비해 앞으로 보건 당국은 분석툴과 AI 기술을 활용하여 공중보건
Globally, health care is undergoing a transformation driven by the rapid aging of populations. By 2034, one in five Americans will be aged 65 or older, surpassing the number of children for the first time in U.S. history. This demographic shift brings new opportunities and new challenges for our health
Accurately identifying lag structures between related time series is essential in public health forecasting, particularly during epidemics where delays between infections and hospitalizations affect planning. Using a simulated SEIR model and SAS Viya’s PROC TSSELECTLAG, distance correlation is shown to outperform Pearson correlation by correctly identifying nonlinear lag relationships—such as the true seven-day lag between new infections and hospital admissions.
