Anksčiau šį pavasarį, „Flagstaff“ medicinos centras išreiškė skubų poreikį modeliuoti viruso plitimą, kad būtų galima planuoti ekstremalias situacijas ir paprašyti atitinkamų išteklių iš valstijos ir federalinių institucijų. „Todėl patikimos beveik realaus laiko perdavimo prognozavimo kibernetinės infrastruktūros yra labai svarbios siekiant užtikrinti veiksmingą, teisinga sveikatos priežiūra Arizonos kaimo gyventojams šios pandemijos krizės metu, “ - sakė Mihaljevičius.
Kovą, Nacionalinis mokslo fondas (NSF) skubiai kreipėsi į tyrėjus, atsižvelgdamas į COVID-19 atsiradimą ir plitimą, skatinant mokslininkus naudoti greito reagavimo tyrimų (RAPID) finansavimo mechanizmą, kad būtų galima paremti su virusais susijusius tyrimus. Kaip rezultatas, Mihaljevičius pateikė paraišką ir gavo 200 USD, 000 vienerių metų dotacijos, skirtos ligų modeliavimo portalui sukurti bendradarbiaujant su kompiuterių mokslininku ir SICCS profesoriumi Ecku Doerry bei evoliucijos biologu ir SICCS docentu Crystal Hepp, NAU Patogenų ir mikrobiomų instituto direktoriaus padėjėjas. Bendradarbiavimas apjungia tris pagrindines kompetencijos sritis:Mihaljevičius yra ligų modeliuotojas; „Doerry“ naujas idėjas paverčia labai tinkamais naudoti programinės įrangos sprendimais; ir Heppas yra evoliucinis biologas, kuris daugiausia dėmesio skiria RNR viruso plitimui ir visuomenės sveikatos duomenų analizei.
Naudodami saugų interaktyvų žiniatinklio modeliavimo portalą, kurį sukūrė „Doerry“, Mihaljevičius gali pasinaudoti naujausiais praneštais atvejų duomenimis iš vietinių sveikatos priežiūros institucijų ir paleisti tiesioginius modelius interaktyvioje sąsajoje, kurią sprendimų priėmėjai gali naudoti norėdami ištirti galimus scenarijus ir numatomus rezultatus.
Visose keturiose apskrityse, patogenas yra vidutiniškai kontroliuojamas, nors yra regioninių skirtumų, kai kurioms populiacijoms kyla didesnė rizika. Lėtiname virusą, bet dabar norime suprasti, kas nutiks, jei pradėsime pašalinti intervencijas, kaip socialinis ir fizinis atsiribojimas. Galbūt girdėjote, kad pasiekėme piką. Ligų protrūkių metu, viršūnių gali būti daug. Per anksti sušvelninus apribojimus gali būti užblokuota daug kartų “.
Joe Mihaljevičius, Docentas, Šiaurės Arizonos universiteto Informatikos mokykla, Kompiuterija, ir kibernetinės sistemos
Pavyzdžiui, jei visi apribojimai būtų panaikinti gegužės pradžioje po 45 dienų buvimo namuose užsakymų, jo modelis numato antrą piką, kai apsilankymų ligoninėje skaičius bus bent tris kartus didesnis už dabartinį rodiklį. „Galime pamatyti daugiau nei 100 naujų apsilankymų ligoninėje per dieną, " jis pasakė.
Jei atsiribojimo priemonės bus taikomos iki gegužės 31 d. iš kitos pusės, modelis numato mažesnį antrąjį protrūkį, kai panaikinami apribojimai. „Su 75 dienų intervencijomis, antroji viršūnė Arizonos šiaurėje gali būti šiek tiek mažesnė už pirmąją, esant optimistiniam scenarijui, “ - sakė Mihaljevičius.
„Trumpai tariant, daugelis dabartinių modelių, sukurtų valdyti COVID-19 krizę, greičiausiai nėra visiškai tinkami apibūdinti patogenų plitimą kaimo regionuose. Turime miestų centrus, tokius kaip „Flagstaff“, kurie iš tikrųjų yra įsikūrę kaimo vietovėje-metapopuliacija, jei norite-su bendruomenėmis, kurios labai skiriasi viena nuo kitos. Galėsime sekti, į kokias ligonines siunčiamų pacientų skaičių, ir suprasti, kurios įstaigos patiria didžiausią stresą “, - sakė Mihaljevičius.
Kompiuterinis modelis pagrįstas ligos stebėjimo duomenimis, JAV surašymo biuro ir medicinos centro informacijos duomenys, sekantys, kiek ligoninių lovų yra kiekvienoje apskrityje. Mihaljevičius sako, kad dalis dotacijos skirta smulkiagrūdžio žemėlapio kūrimui. "Tarkime, kad esate ligoninė ir norite suprasti, kas vyksta jūsų regione. Galėsite filtruoti duomenis ir prognozes tik pagal savo apskritį ar ligoninės sistemą."
Savo tyrimuose Hepp bendradarbiauja su įvairiais visuomenės sveikatos partneriais. „Gerai suprasdamas, kokių tipų duomenis galima rasti visuomenės sveikatos ataskaitų sistemose, kartu su duomenų jautrumo suvokimu, mano indėlis yra padėti nustatyti, kokių duomenų reikia norint patekti į kompiuterio modelį. Mums nereikia asmeninės informacijos, pvz., Paciento vardo ar adreso, bet mes galime surinkti skaičius, kad informuotume modelį, remdamiesi tokia informacija kaip pašto kodai, kai žmogus pirmą kartą pradėjo pykinti ir kai buvo paimtas nosies tamponėlis, kad ištirtų ligą “.
„Mūsų tikslas yra sukurti kibernetinę infrastruktūrą, žiniatinklio programa, padedanti mums pranešti apie mūsų modeliavimo rezultatus visuomenės sveikatos ir sveikatos priežiūros suinteresuotosioms šalims, kurios gali vizualiai sąveikauti su modeliu ir manipuliuoti parametrais, kad ištirtų šiuos scenarijus ir priimtų pagrįstus sprendimus dėl duomenų pagrįsto visuomenės sveikatos plano, “ - sakė Mihaljevičius.
Mihaljevičius mano, kad jo kompiuterinis modeliavimas taip pat padės informuoti išrinktus pareigūnus apie tai, kaip ir kada pašalinti fizinio atsiribojimo apribojimus ir iš naujo atidaryti įmones bei viešąsias erdves. „Mūsų tikslas yra nedelsiant suteikti kritinę informatikos paramą strateginiam dabartinės krizės valdymui, kurdami savo patirtį, priemones ir infrastruktūrą, kad būtų galima efektyviau reaguoti į būsimas epidemijas “.