Руководящая болезнь распространилась посредством доступного моделирования: Ниже вычислительные требования и оптимизированный анализ данных поддерживают принятие решения здравоохранения

«При настоящей вспышке время довольно часто через чур кратко и эти, кроме этого ограниченные, дабы выстроить вправду правильную модель, дабы нанести на карту развитие заболевания либо вести решения здравоохранения», сообщил Ашлинн Р. Догтон, научный сотрудник выпускника в Лос-Аламосе и докторант в Университете Колорадо, Валуна. Она – ведущий создатель на бумаге несколько дней назад в Научных Отчетах, издании Nature. «Отечественная цель пребывает в том, дабы применять существующие модели с низкими вычислительными требованиями сперва, дабы изучить меры борьбы с заболеваниями и второй, дабы развивать платформу для сотрудников здравоохранения, дабы применять и обеспечить обратную сообщение на моделях», сообщила она.

Изучение завлекает экспертные знания Лос-Аламоса в медицинских науках и вычислительном моделировании и содействует миссии нацбезопасности Лаборатории, защищая от биологических угроз. Инфекционные болезни – основная обстоятельство смерти глобально. Окружение ответов, как руководить вспышкой инфекционного заболевания на данный момент, надеется на весьма субъективный процесс, что включает и мнение и наблюдение специалиста.

Эпидемиологическое моделирование может заполнить промежутки в ходе принятия ответов, она говорит, при помощи дешёвых данных, дабы обеспечить количественные оценки траекторий вспышки – определение, куда зараза идет, и как скоро, так, штат и медикаменты смогут быть использованы для большого результата. Но в случае если инструмент потребует недоступных данных либо сокрушит возможности совокупности здравоохранения, это не будет оперативно полезно.Сотрудничество между стратегическим сообществом и моделирующим сообществом здравоохранения разрешает действенное развертывание, но ресурсы моделирования должны быть связаны более очень сильно с медицинским сообществом.

Такое сотрудничество редко, потому, что Догтон обрисовывает его, приводя к недостатку моделей, каковые вправду удовлетворяют потребности сообщества здравоохранения.Простые, классические люди группы моделей в категории на базе их статуса заболевания (к примеру, Господин для Чувствительного, Зараженного либо Восстановленного). «Для данной начальной работы мы используем модель SIR, поменянную, дабы включать меру контроля, изучить большое количество вероятных дорог развития заболевания. Модель SIR была выбрана, по причине того, что это самое простое и требует минимальных вычислительных ресурсов», отмечает бумага.Другие модели именуют агентными, означая, что они опознают агентов, довольно часто сродни «человеку», и наносят на карту потенциальные сотрудничества каждого агента в течение дня (к примеру, человек имел возможность бы пойти в школу, отправьтесь в работу и взаимодействуйте с другими участниками домашнего хозяйства).

Модель тогда экстраполирует, как каждое сотрудничество имело возможность распространить заболевание. Потому, что это модели с высоким разрешением, требующие больших экспертных вычислительной мощности и знаний, и громадных количеств данных, они требуют ресурсов вне досягаемости среднего отдела здравоохранения.

Для этого изучения, применяя более несложную модель SIR, команда изучила вспышки кори, норовируса и гриппа, дабы продемонстрировать выполнимость его применения и обрисовать текущую исследовательскую задачу, дабы потом содействовать сотрудничествам между лицами, принимающими решения, и моделирующим сообществом.«В отличие от стандартных эпидемиологических моделей, каковые являются конкретным местоположением и болезнью и не передаваемые либо generalizable, агностик модель – местоположения и эта болезнь и может употребляться в намного более большом уровне для планирования целей независимо от определенной меры контроля», сообщила Алина Десхпанде, фаворит группы биобезопасности и группы Здравоохранения в Лос-Аламосе и научного руководителя на проекте.В целом, команда выяснила, имеется ясная потребность в области, дабы лучше осознать параметры вспышки, главные способы и образцовые предположения, которыми они относятся к настоящим сценариям.Авторы завершают, «Мы так предлагаем вдумчивую диагностику моделей SIR как ответственный следующий ход.

Такая проверка достигла бы нескольких вещей. Это было бы (1) утверждать нереальный подход, (2) снабжают дополнительные эти, дабы обрисовать, в то время, когда поделённые на отсеки модели – соответствующие приближения вспышек настоящего мира, и (3) снабжают эти, дабы обрисовать ситуации, где поделённые на отсеки модели не соответствуют вспышкам настоящего мира и не должны употребляться для помощи принятия ответов».

9 комментариев к “Руководящая болезнь распространилась посредством доступного моделирования: Ниже вычислительные требования и оптимизированный анализ данных поддерживают принятие решения здравоохранения”

Оставьте комментарий