Plus tôt ce printemps, Le Flagstaff Medical Center a exprimé un besoin urgent de modéliser la propagation du virus pour la planification d'urgence et pour demander des ressources adéquates aux autorités étatiques et fédérales. « Des cyberinfrastructures fiables de prévision de transmission en temps quasi réel sont donc vitales pour garantir des soins de santé équitables pour les populations rurales de l'Arizona pendant cette crise pandémique, ", a déclaré Mihaljevic.
En mars, la National Science Foundation (NSF) a lancé un appel urgent aux chercheurs à la lumière de l'émergence et de la propagation du COVID-19, encourager les scientifiques à utiliser le mécanisme de financement de la recherche en réponse rapide (RAPID) pour soutenir la recherche sur les virus. Par conséquent, Mihaljevic a demandé et reçu 200 $, 000 bourses d'un an pour développer un portail de modélisation des maladies en collaboration avec l'informaticien et professeur SICCS Eck Doerry et le biologiste évolutionniste et professeur assistant SICCS Crystal Hepp, directeur adjoint du Pathogen and Microbiome Institute de la NAU. La collaboration rassemble trois domaines d'expertise clés :Mihaljevic est un modélisateur de maladies; Doerry transforme de nouvelles idées en solutions logicielles hautement utilisables; et Hepp est un biologiste évolutionniste qui se concentre sur la propagation du virus à ARN et l'analyse des données de santé publique.
En utilisant un portail de modélisation Web interactif sécurisé développé par Doerry, Mihaljevic peut puiser dans les dernières données de cas signalées par les autorités sanitaires locales et exécuter des modèles en direct dans une interface interactive que les décideurs peuvent utiliser pour explorer les scénarios possibles et les résultats prévus.
Dans les quatre comtés, l'agent pathogène est modérément sous contrôle, bien qu'il existe une variabilité régionale, avec certaines populations plus à risque. Nous ralentissons le virus, mais maintenant nous voulons comprendre ce qui se passera si nous commençons à supprimer les interventions en place, comme la distanciation sociale et physique. Vous avez peut-être entendu dire que nous avons atteint le sommet. En cas d'épidémie, il peut y avoir plusieurs pics. L'assouplissement des restrictions trop tôt peut signifier plusieurs blocages."
Joe Mihaljevic, Maître assistant, École d'informatique de la Northern Arizona University, L'informatique, et cybersystèmes
Par exemple, si toutes les restrictions étaient levées début mai après 45 jours d'ordonnances de séjour à domicile, son modèle prédit un deuxième pic avec au moins trois fois le nombre de visites à l'hôpital que le taux actuel. "Nous pourrions voir plus de 100 nouvelles visites à l'hôpital par jour, " il a dit.
Si les mesures de distanciation sont maintenues jusqu'au 31 mai d'autre part, le modèle projette une seconde épidémie plus petite lorsque les restrictions sont supprimées. "Avec 75 jours d'interventions en place, un deuxième pic dans le nord de l'Arizona pourrait être un peu plus petit que le premier pic, dans un scénario optimiste, ", a déclaré Mihaljevic.
"En bref, bon nombre des modèles actuels développés pour gérer la crise du COVID-19 ne sont probablement pas tout à fait adéquats pour décrire la propagation des agents pathogènes dans les régions rurales. Nous avons des centres urbains comme Flagstaff qui sont vraiment nichés dans un paysage plus rural--une métapopulation, si vous voulez - avec des communautés très différentes les unes des autres. Nous pourrons suivre le nombre de patients envoyés dans quels hôpitaux et comprendre quels établissements sont les plus stressés », a déclaré Mihaljevic.
Le modèle informatique est basé sur les données de surveillance des maladies, les données du US Census Bureau et les informations des centres médicaux indiquant le nombre de lits d'hôpitaux disponibles dans chaque comté. Mihaljevic dit qu'une partie de la subvention consiste à développer une cartographie à grain fin. "Disons que vous êtes un hôpital et que vous voulez comprendre ce qui se passe dans votre région. Vous pourrez filtrer les données et les projections uniquement pour votre comté ou votre système hospitalier."
Hepp collabore avec divers partenaires de santé publique dans ses recherches. « Avec une solide compréhension des types de données disponibles dans les systèmes de déclaration de santé publique, couplée à une prise de conscience de la sensibilité des données, ma contribution est d'aider à identifier quelles données sont nécessaires pour entrer dans le modèle informatique. Nous n'avons pas besoin d'informations privées comme le nom ou l'adresse d'un patient, mais nous pouvons agréger des nombres pour informer le modèle en fonction d'informations telles que les codes postaux, quand une personne a commencé à se sentir malade et quand un prélèvement nasal a été effectué pour tester la maladie. »
« Notre objectif est de développer une cyberinfrastructure, une application Web pour nous aider à communiquer les résultats de notre modélisation aux acteurs de la santé publique et des soins de santé qui peuvent interagir visuellement avec le modèle et manipuler les paramètres pour explorer ces scénarios et prendre des décisions éclairées pour un plan de santé publique basé sur les données, ", a déclaré Mihaljevic.
Mihaljevic pense que sa modélisation informatique aidera également à informer les élus sur comment et quand supprimer les restrictions de distanciation physique et rouvrir les entreprises et les espaces publics. « Notre objectif est de fournir un soutien informatique critique immédiat pour la gestion stratégique de la crise actuelle, tout en construisant notre expertise, des outils et des infrastructures pour rationaliser les réponses aux futures épidémies. »
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