Anfang dieses Frühjahrs, Das Flagstaff Medical Center äußerte die dringende Notwendigkeit, die Ausbreitung des Virus für die Notfallplanung und die Anforderung angemessener Ressourcen von staatlichen und bundesstaatlichen Behörden zu modellieren. „Verlässliche Echtzeit-Übertragungsvorhersagen von Cyberinfrastrukturen sind daher unerlässlich, um eine effektive, eine gerechte Gesundheitsversorgung für die ländliche Bevölkerung Arizonas während dieser Pandemiekrise, “, sagte Mihaljevic.
März, die National Science Foundation (NSF) hat angesichts des Auftretens und der Verbreitung von COVID-19 einen dringenden Aufruf an die Forscher gerichtet, Ermutigung von Wissenschaftlern, den Finanzierungsmechanismus Rapid Response Research (RAPID) zu nutzen, um die virusbezogene Forschung zu unterstützen. Als Ergebnis, Mihaljevic beantragte und erhielt 200 US-Dollar, 000 einjähriges Stipendium zur Entwicklung eines Krankheitsmodellierungsportals in Zusammenarbeit mit dem Informatiker und SICCS-Professor Eck Doerry und der Evolutionsbiologin und SICCS-Assistenzprofessorin Crystal Hepp, stellvertretender Direktor des Pathogen and Microbiome Institute der NAU. Die Zusammenarbeit vereint drei Kernkompetenzbereiche:Mihaljevic ist ein Krankheitsmodellierer; Doerry verwandelt neuartige Ideen in hochgradig nutzbare Softwarelösungen; und Hepp ist Evolutionsbiologe, der sich auf die Verbreitung von RNA-Viren und die Analyse von Daten zur öffentlichen Gesundheit konzentriert.
Unter Verwendung eines sicheren interaktiven webbasierten Modellierungsportals, das von Doerry entwickelt wurde, Mihaljevic kann die neuesten gemeldeten Falldaten lokaler Gesundheitsbehörden einbeziehen und Live-Modelle in einer interaktiven Schnittstelle ausführen, mit der Entscheidungsträger mögliche Szenarien und prognostizierte Ergebnisse untersuchen können.
In allen vier Landkreisen der Erreger ist mäßig unter Kontrolle, obwohl es regionale Unterschiede gibt, mit einigen Bevölkerungsgruppen stärker gefährdet. Wir verlangsamen das Virus, Aber jetzt wollen wir verstehen, was passiert, wenn wir beginnen, die bestehenden Interventionen zu entfernen, wie soziale und physische Distanz. Sie haben vielleicht gehört, dass wir den Gipfel erreicht haben. Bei Krankheitsausbrüchen, Es kann mehrere Spitzen geben. Eine zu frühe Lockerung der Beschränkungen kann zu mehreren Sperrungen führen."
Joe Mihaljevic, AssistenzprofessorIn, Fakultät für Informatik der Northern Arizona University, Computer, und Cyber-Systeme
Zum Beispiel, wenn alle Beschränkungen Anfang Mai nach 45 Tagen Aufenthalt zu Hause aufgehoben wurden, Sein Modell prognostiziert einen zweiten Höhepunkt mit mindestens dreimal so vielen Krankenhausbesuchen wie aktuell. „Wir könnten mehr als 100 neue Krankenhausbesuche pro Tag verzeichnen. " er sagte.
Wenn die Abstandsmaßnahmen bis zum 31. Mai aufrechterhalten werden, auf der anderen Seite, das Modell projiziert einen kleineren zweiten Ausbruch, wenn die Beschränkungen aufgehoben werden. "Mit 75 Tagen Interventionen, ein zweiter Gipfel in Nord-Arizona könnte etwas kleiner sein als der erste Gipfel, in einem optimistischen Szenario, “, sagte Mihaljevic.
"Zusamenfassend, Viele der aktuellen Modelle, die zur Bewältigung der COVID-19-Krise entwickelt wurden, reichen wahrscheinlich nicht vollständig aus, um die Ausbreitung von Krankheitserregern in ländlichen Regionen zu beschreiben. Wir haben urbane Zentren wie Flagstaff, die wirklich in eine ländlichere Landschaft eingebettet sind – eine Metapopulation, wenn Sie so wollen – mit Gemeinschaften, die sich sehr voneinander unterscheiden. Wir werden in der Lage sein, die Anzahl der Patienten, die in welche Krankenhäuser geschickt werden, zu verfolgen und zu verstehen, welche Einrichtungen am stärksten gestresst sind“, sagte Mihaljevic.
Das Computermodell basiert auf Krankheitsüberwachungsdaten, Daten vom US Census Bureau und Informationen von medizinischen Zentren, die verfolgen, wie viele Krankenhausbetten in jedem Landkreis verfügbar sind. Mihaljevic sagt, dass ein Teil des Stipendiums darin besteht, feinkörnige Kartierungen zu entwickeln. "Angenommen, Sie sind ein Krankenhaus und möchten verstehen, was in Ihrer Region vor sich geht. Sie können die Daten und Prognosen nur nach Ihrem Bezirks- oder Krankenhaussystem filtern."
Hepp arbeitet in ihrer Forschung mit einer Vielzahl von Public-Health-Partnern zusammen. "Mit einem guten Verständnis der Arten von Daten, die in den Meldesystemen der öffentlichen Gesundheit verfügbar sind, gepaart mit einem Bewusstsein für Datensensibilität, Mein Beitrag besteht darin, zu helfen, herauszufinden, welche Daten für das Computermodell benötigt werden. Wir benötigen keine privaten Informationen wie den Namen oder die Adresse eines Patienten, aber wir können Zahlen aggregieren, um das Modell basierend auf Informationen wie Postleitzahlen, als eine Person zum ersten Mal anfing, sich krank zu fühlen und als ein Nasenabstrich genommen wurde, um auf die Krankheit zu testen."
„Unser Ziel ist es, eine Cyberinfrastruktur zu entwickeln, eine Webanwendung, die uns dabei hilft, die Ergebnisse unserer Modellierung an Interessenvertreter der öffentlichen Gesundheit und des Gesundheitswesens zu kommunizieren, die visuell mit dem Modell interagieren und die Parameter manipulieren können, um diese Szenarien zu untersuchen und fundierte Entscheidungen für einen datengesteuerten öffentlichen Gesundheitsplan zu treffen, “, sagte Mihaljevic.
Mihaljevic glaubt, dass seine Computermodellierung auch dazu beitragen wird, gewählte Beamte darüber zu informieren, wie und wann die Beschränkungen der physischen Distanzierung aufgehoben und Geschäfte und öffentliche Räume wiedereröffnet werden können. "Unser Ziel ist es, kritische Informatik-Unterstützung für das strategische Management der aktuellen Krise sofort bereitzustellen, während wir unser Know-how aufbauen, Tools und Infrastruktur, um die Reaktionen auf zukünftige Epidemien zu rationalisieren."
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