Viren, wie das eine, die Ursachen COVID-19, verbreitete sich schnell durch große Städte, da ein Komplexes Netz von Interaktionen zwischen Menschen stattfindet, die in einem dicht besiedelten Gebiet. Aber wie die Viren bewegen sich von person zu person, in kleineren, ländlichen Gemeinden ist weniger gut verstanden, was die öffentliche Gesundheit und wirtschaftliche Entscheidungen auf der Grundlage der spärlichen Informationen und overgeneralized Modellierung.
Ein team unter der Leitung von Whiting School of Engineering Diplom-Informatiker und cybersecurity-Experte Anton Dahbura entwickelt ein neues Modell, das genauer versteht und Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten wie der COVID-19, die in beide großen und kleinen Gemeinden.
„Die Quintessenz ist, Sie nicht behandeln, eine Bevölkerung, als ein großes Fass voll Murmeln; Infektion ist eine sehr lokalisierte und personalisierte Prozess“, sagt Dahbura, wer ist ein Mitglied der Malone-Center für Engineering im Gesundheitswesen und der Johns-Hopkins-Institut Zugesicherter Autonomie, sowie der executive director der Johns Hopkins University Information Security Institute. „Doch die aktuellen Modelle sind sehr generalisiert und berücksichtigen nicht die verschiedenen Arten und Größen von Gemeinden oder die Verzögerung der Ausbreitung über große geografische Gebiete. Unser Modell berücksichtigt beides.“
Entwickelt mit der Hilfe von Mathias Unberath, einem research assistant professor in Computer Science und Mitglied der Malone-Zentrum, zusammen mit Lingxin Hao und Emily Stimmen von der Johns-Hopkins-Bevölkerung-Center, das neue Modell sieht vor, die Bevölkerung, in Bezug auf sehr lokalisierte und spezifische „Module“ der Menschen, Ihre Wohnungen, und die community-Bereiche wie Büros, Schulen, Läden, und restaurants. Er berücksichtigt, dass Menschen interagieren mit einer Reihe von Modulen können auch die Interaktion mit einem anderen, den Erwerb und die Verbreitung der Infektion.
„Die Idee ist, eine Verbindung von einem Modul zu einem anderen, in hierarchischer Weise, so dass Sie zusammen passen wie LEGO-Steine, die Schaffung eines ganzen Systems geht, die von einzelnen Wohnungen und Gemeinden zu Städten, Staaten und darüber hinaus“, Dahbura erklärt.
Die Forscher sagen, dass Ihr Modell nicht nur mehr präzise verfolgen und Vorhersagen, die Ausbreitung von Krankheiten, aber auch besser als die aktuelle, allgemeinere Modelle zur Bewertung der Effekte starten und stoppen Klimaschutzmaßnahmen wie soziale Distanz, hygiene-Initiativen, die Schule und business-Schließungen und Reisebeschränkungen. Das neue Modell wird auch Messen der Auswirkungen von Tests und Impfstoffe basierend auf der Teilnahme der lokalen Gemeinschaft.
Das team ultimative Ziel ist es, in der Lage sein, um Ihre Modell auf eine anspruchsvolle aber leicht verständliche dashboard, das simuliert die Ausbreitung des virus, sondern Faktor in Klimaschutzmaßnahmen wie stay-at-home Bestellungen, bevor überlegungen, wie diese beeinflusst auch die rate der Infektion.
Dahbura der Gruppe ist die Entwicklung einer verteilten Programmierumgebung ausführen, um das Modell über eine große Anzahl von Computern, um scale-up der Bereiche, werden genau modelliert.