Viện Khoa học Thống kê

Mô hình toán học mới có thể theo dõi dịch bệnh hiệu quả hơn

Email In

Khi COVID-19 lan rộng trên toàn thế giới, các nhà lãnh đạo đang dựa vào các mô hình toán học để đưa ra các quyết định kinh tế và sức khỏe cộng đồng.

Một mô hình mới được phát triển bởi các nhà nghiên cứu của Đại học Princeton và Carnegie Mellon cải thiện việc theo dõi dịch bệnh bằng cách tính toán các đột biến trong bệnh. Giờ đây, các nhà nghiên cứu đang làm việc để áp dụng mô hình của họ để cho phép các nhà lãnh đạo đánh giá tác động của các biện pháp đối phó với dịch bệnh trước khi họ triển khai chúng.

"Chúng tôi muốn có thể xem xét các biện pháp can thiệp như cách ly cộng đồng, cách ly người dân, v.v., và sau đó xem chúng ảnh hưởng đến sự lây lan của dịch bệnh như thế nào khi mầm bệnh đang biến đổi khi nó lây lan", H. Vincent Poor, một trong những nhà nghiên cứu của nghiên cứu này và là trưởng khoa kỹ thuật tạm thời của Princeton cho biết .

Các mô hình hiện đang được sử dụng để theo dõi dịch bệnh sử dụng dữ liệu từ các bác sĩ và nhân viên y tế để đưa ra dự đoán về tiến triển của bệnh. Poor, Giáo sư Kỹ thuật Điện của Đại học Michael Henry Strater, cho biết mô hình được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay không được thiết kế để giải thích cho những thay đổi trong căn bệnh đang được theo dõi. Việc không có khả năng giải thích cho những thay đổi trong căn bệnh này có thể khiến các nhà lãnh đạo gặp khó khăn hơn trong việc chống lại sự lây lan của căn bệnh. Biết làm thế nào một đột biến có thể ảnh hưởng đến lây truyền hoặc nguy hại sẽ giúp các nhà lãnh đạo quyết định khi nào nên đưa ra các lệnh cách ly hoặc gửi thêm nguồn lực đến một khu vực.

"Trong thực tế, đây là những thứ vật chất, nhưng trong mô hình này, chúng được trừu tượng hóa thành các tham số có thể giúp chúng ta dễ dàng hiểu hơn về tác động của các chính sách và đột biến," Poor nói.

Nếu các nhà nghiên cứu có thể giải thích chính xác các biện pháp để chống lại sự lây lan của bệnh tật, họ có thể cung cấp cho các nhà lãnh đạo những hiểu biết quan trọng về các bước tốt nhất họ có thể thực hiện khi đối mặt với đại dịch. Các nhà nghiên cứu đang xây dựng công trình được công bố vào ngày 17 tháng 3 trong Kỷ yếu của Viện hàn lâm Khoa học Quốc gia. Trong bài báo đó, họ mô tả làm thế nào mô hình của họ có thể theo dõi những thay đổi trong sự lây lan dịch bệnh do đột biến của một sinh vật gây bệnh. Các nhà nghiên cứu hiện đang làm việc để điều chỉnh mô hình để giải thích cho các biện pháp y tế công cộng được thực hiện để ngăn chặn dịch bệnh.

Công việc của các nhà nghiên cứu bắt nguồn từ việc họ kiểm tra sự chuyển động của thông tin thông qua các mạng xã hội, có những điểm tương đồng đáng chú ý với sự lây lan của truyền nhiễm sinh học. Đáng chú ý, sự lan truyền thông tin bị ảnh hưởng bởi những thay đổi nhỏ trong chính thông tin. Ví dụ, nếu một cái gì đó trở nên thú vị hơn một chút đối với người nhận, họ có thể có nhiều khả năng chuyển nó theo hoặc chuyển nó cho một nhóm người rộng hơn. Bằng cách mô hình hóa các biến thể như vậy, người ta có thể thấy các thay đổi trong thông điệp thay đổi đối tượng mục tiêu của nó như thế nào.

"Sự lan truyền của một tin đồn hoặc thông tin qua mạng rất giống với sự lây lan của virus qua dân số", Poor nói. "Các mẩu thông tin khác nhau có tốc độ truyền khác nhau. Mô hình của chúng tôi cho phép chúng tôi xem xét các thay đổi đối với thông tin khi nó lan truyền qua mạng và cách những thay đổi đó ảnh hưởng đến sự lây lan."

"Mô hình của chúng tôi là bất khả tri liên quan đến mạng lưới kết nối vật lý giữa các cá nhân", Poor, một chuyên gia trong lĩnh vực lý thuyết thông tin có công việc đã giúp thiết lập các mạng điện thoại di động hiện đại. "Thông tin đang được trừu tượng hóa thành biểu đồ của các nút được kết nối; các nút có thể là nguồn thông tin hoặc chúng có thể là nguồn lây nhiễm tiềm năng."

Có được thông tin chính xác là vô cùng khó khăn trong đại dịch đang diễn ra khi hoàn cảnh thay đổi hàng ngày, như chúng ta đã thấy với virus COVID-19. "Nó giống như một đám cháy. Bạn không thể luôn chờ đợi cho đến khi bạn thu thập dữ liệu để đưa ra quyết định - có một mô hình có thể giúp lấp đầy khoảng trống này", Poor nói.

"Hy vọng, mô hình này có thể cung cấp cho các nhà lãnh đạo một công cụ khác để hiểu rõ hơn lý do tại sao, ví dụ, virus COVID-19 lây lan nhanh hơn nhiều so với dự đoán và từ đó giúp họ triển khai các biện pháp đối phó hiệu quả và kịp thời hơn", Poor nói.

Bên cạnh Poor, các đồng tác giả bao gồm các nhà nghiên cứu Rashad Eletreby, Yong Zhuang, Kathleen Carley và Osman Yağan của Carnegie Mellon. Công trình được hỗ trợ một phần bởi Văn phòng Nghiên cứu Quân đội, Quỹ Khoa học Quốc gia và Văn phòng Nghiên cứu Hải quân.

Thái Học (Lược dịch)

Nguồn: https://www.sciencedaily.com/releases/2020/03/200325110855.htm


Tin mới hơn:
Tin cũ hơn:

 

Đăng nhập

Video



Get the Flash Player to see this player.

Liên kết website

Thống kê truy cập

mod_vvisit_countermod_vvisit_countermod_vvisit_countermod_vvisit_countermod_vvisit_countermod_vvisit_countermod_vvisit_counter
mod_vvisit_counterHôm nay719
mod_vvisit_counterHôm qua799
mod_vvisit_counterTrong tuần1518
mod_vvisit_counterTrong tháng23399