Stomach Health > gyomor egészség >  > Q and A > gyomor kérdés

Új számítógépes modellező rendszerek a SARS-CoV-2 vírus terjedésének előrejelzésére

Joe Mihaljevic, matematikai epidemiológus és adjunktus az Észak -Arizonai Egyetem Informatikai Iskolájában, Számítástechnika, és kiberrendszerek (SICCS), új projektet vezet, amely számítógépes modellező rendszereket hoz létre a SARS-CoV-2 vírus terjedésének kimenetelének előrejelzésére, COVID-19 okozója, négy északi Arizona megyében-Coconino, Navajo, Apache és Mohave.

A tavasz elején, A Flagstaff Orvosi Központ sürgős szükségét fejezte ki a vírus terjedésének modellezésére a vészhelyzeti tervezéshez, valamint ahhoz, hogy megfelelő forrásokat kérjen az állami és szövetségi hatóságoktól. „A megbízható, közel valós idejű adatátviteli előrejelző kiberinfrastruktúrák ezért létfontosságúak a hatékony, méltányos egészségügyi ellátás Arizona vidéki lakossága számára a járvány idején, - mondta Mihaljevic.

Márciusban, a Nemzeti Tudományos Alapítvány (NSF) sürgős felhívást intézett a kutatókhoz a COVID-19 megjelenésének és terjedésének fényében, a tudósok ösztönzése arra, hogy használják a Rapid Response Research (RAPID) finanszírozási mechanizmust a vírusokkal kapcsolatos kutatások támogatására. Ennek eredményeként Mihaljevic 200 dollárt kért és kapott, 000 egyéves támogatás egy betegségmodellező portál kifejlesztésére, együttműködve informatikus és SICCS professzor, Eck Doerry és evolúciós biológus és Crystal Hepp SICCS adjunktussal, a NAU Patogén és Mikrobiómi Intézetének igazgató asszisztense. Az együttműködés három kulcsfontosságú szakterületet foglal magában:Mihaljevic betegségmodellező; A Doerry az új ötleteket jól használható szoftver megoldásokká alakítja át; Hepp pedig evolúciós biológus, aki az RNS vírus terjedésére és a közegészségügyi adatok elemzésére összpontosít.

A Doerry által kifejlesztett biztonságos interaktív webes modellező portál használatával, Mihaljevic felhasználhatja a helyi egészségügyi hatóságok legfrissebb bejelentett esetadatait, és élő modelleket futtathat egy interaktív felületen, amelyet a döntéshozók felhasználhatnak a lehetséges forgatókönyvek és a várható eredmények feltárására.

Mind a négy megyében, a kórokozó mérsékelten kontroll alatt áll, bár vannak regionális eltérések, egyes populációk nagyobb veszélynek vannak kitéve. Lassítjuk a vírust, de most szeretnénk megérteni, hogy mi történik, ha elkezdjük eltávolítani a beavatkozásokat, mint a társadalmi és fizikai távolságtartás. Talán hallottad, hogy elértük a csúcsot. A betegség kitörésekor, több csúcsa is lehet. A korlátozások túl gyors enyhítése többszörös lezárást jelenthet. "

Joe Mihaljevic, Egyetemi adjunktus, Az Észak -Arizonai Egyetem Informatikai Iskolája, Számítástechnika, és a Cyber ​​Systems

Például, ha az összes korlátozást május elején feloldották a 45 napos otthontartási rendelést követően, modellje a második csúcsot jósolja, a kórházi látogatások számának legalább háromszorosa, mint a jelenlegi arány. "Naponta több mint 100 új kórházi látogatást láthattunk, " ő mondta.

Ha május 31 -ig tartják a távolságtartási intézkedéseket, másrészről, a modell egy kisebb második kitörést vetít előre, amikor megszüntetik a korlátozásokat. "75 napos beavatkozással, egy második csúcs Észak -Arizonában valamivel kisebb lehet, mint az első csúcs, optimista forgatókönyv szerint, - mondta Mihaljevic.

"Röviden, a COVID-19 válság kezelésére kifejlesztett jelenlegi modellek közül sok valószínűleg nem teljesen megfelelő a kórokozók vidéki régiókban való terjedésének leírására. Vannak olyan városközpontjaink, mint a Flagstaff, amelyek valóban egy vidéki tájba vannak beágyazva-metapopuláció, ha akarod-olyan közösségekkel, amelyek nagyon különböznek egymástól. Képesek leszünk nyomon követni a kórházakba küldött betegek számát, és megérteni, hogy mely létesítményekben van a legnagyobb stressz. " - mondta Mihaljevic.

A számítógépes modell a betegségek megfigyelésének adataira épül, az amerikai népszámlálási iroda és az orvosi központ információi, amelyek nyomon követik, hogy hány kórházi ágy áll rendelkezésre az egyes megyékben. Mihaljevic szerint a támogatás része a finom szemcsés térképek kidolgozása. "Tegyük fel, hogy kórház vagy, és meg akarod érteni, hogy mi történik a régiódban. Az adatokat és az előrejelzéseket csak a megyei vagy kórházi rendszerre szűrheted."

Hepp kutatása során számos közegészségügyi partnerrel működik együtt. "A közegészségügyi jelentéstételi rendszerekben rendelkezésre álló adattípusok alapos megértésével, az adatérzékenység tudatosságával párosulva, az én hozzájárulásom az, hogy segítsek azonosítani, hogy mely adatok szükségesek a számítógépes modellbe való belépéshez. Nincs szükségünk olyan személyes adatokra, mint a beteg neve vagy címe, de a számokat összesíthetjük a modell tájékoztatása érdekében, például az irányítószámok alapján, amikor egy személy először rosszul érezte magát, és amikor orr -tampont vettek a betegség vizsgálatára. "

"Célunk kiberinfrastruktúra kialakítása, egy webalkalmazás, amely segít a modellezés eredményeinek közlésében a közegészségügyi és egészségügyi érdekeltekkel, akik vizuálisan kölcsönhatásba léphetnek a modellel és manipulálhatják a paramétereket, hogy feltárják ezeket a forgatókönyveket, és megalapozott döntéseket hozzanak egy adatközpontú népegészségügyi terv kidolgozása érdekében, - mondta Mihaljevic.

Mihaljevic úgy véli, hogy számítógépes modellezése segíteni fog a választott tisztviselők tájékoztatásában arról, hogyan és mikor távolítsuk el a fizikai távolságtartó korlátozásokat, és nyissuk meg újra az üzleteket és a nyilvános tereket. "Célunk, hogy azonnali kritikus informatikai támogatást nyújtsunk a jelenlegi válság stratégiai kezeléséhez, miközben építjük szakértelmünket, eszközök és infrastruktúra a jövőbeli járványokra adott válaszok ésszerűsítésére. "

Other Languages