Комп'ютерна модель імітує, скільки випадків COVID-19 можна було запобігти в певному окрузі США Leontura / DigitalVision Vectors через Getty Images
Доктор Біплав Шрівастава, професор інформатики Університету Південної Кароліни, та його команда розробили інструмент, керований даними, який допомагає продемонструвати вплив носіння масок на випадки COVID-19 та смертність. Його модель використовує різноманітні джерела даних для створення альтернативних сценаріїв, які можуть сказати нам "Що могло статися?" якщо округ США мав вищий або нижчий рівень дотримання маски. У цьому інтерв’ю він пояснює, як працює модель, її обмеження та які висновки з неї можна зробити.
Інформатик Біплав Шрівастава демонструє демонстрацію симуляції, щоб показати, що попередні політики, що рекомендують носити маски, мають більший вплив на поширення коронавірусу.
{vembed Y = g3o_TW2OWJU}
Що робить ця модель комп'ютера?
Це загальнонаціональний інструмент, який може показати ефект, який може мати носіння масок. Якщо це округ, де люди регулярно носять маски, він покаже вам, скільки випадків COVID-19 та смертей вони уникли. Якщо ви оберете округ, де люди не носять масок, він покаже вам, скільки випадків і смертей можна було там запобігти.
Як це робиться?
Для цього нам потрібно багато даних. Нью-Йорк Таймс опитували майже кожен округ США протягом літа і присвоїв кожному з них оцінку носіння маски 0-5, тому це є основою моделі. Ми також використовуємо дані New York Times та Johns Hopkins для розгляду справ у реальному часі; дані перепису для демографічних показників, таких як чисельність населення, середній вік тощо; та географічні дані для вимірювання відстані між округами.
Він заснований на математичній техніці, яка називається надійний синтетичний контроль, який часто використовується при дослідженні наркотиків, де існує контрольна група та існує група лікування.
Наприклад, давайте розглянемо округ Віандотт, штат Канзас. Він має відносно високий показник носіння масок близько 3.4. Оскільки модель покликана сказати нам "що, якщо?" сценарій, він подивиться на те, що було б, якби показник носіння маски був знижений до 3.0, що є нашим відсіком для "низького носіння маски", але користувач може також експериментувати з іншими значеннями, щоб побачити, що станеться. Ми прибули до 3.0 на основі аналізу загальнонаціональних звичок носіння масок. Фактичні значення коливались від 1.4 до 3.85, із середнім показником по країні 2.98.
Ми можемо встановити дату, коли оцінка носіння маски змінюється на 3.0. Якщо ми встановимо його на роботу з 1 червня по 1 жовтня, це говорить про те, що в окрузі Вайондот у цей період було б на 101.5% більше випадків і ще 150 смертей. Він повідомляє користувачу, скільки смертей сталося або було запобігнуто на основі параметра смертності, який користувач може встановити. У цьому прикладі він був встановлений на рівні 2%.
Як модель створює "що якщо?" сценарію, якщо насправді цього не сталося? Він робить це, дивлячись на інші округи, які знаходяться поруч і мають схожі демографічні показники та кількість випадків, але нижчий поріг носіння масок. Він намагається знайти середньозважене значення, щоб сформувати синтетичну контрольну групу, подібну до нашого округу інтересів (група лікування). Потім модель розглядає, наскільки дві групи розійшлися з точки зору кількості випадків. Різниця в кількості випадків між двома групами перетворюється на різницю в смертностях за допомогою параметра смертності.
Що це говорить нам про вплив політики носіння масок?
Продовження носіння масок або впровадження політики щодо масок у будь-який час може бути корисним. Але його вплив є найвищим, коли ви робите це рано. Коли ви запускаєте цю модель кілька разів, використовуючи різні дати, ви бачите, що вплив зменшується, коли ви відкладаєте впровадження політики носіння масок. Отже, якби графство впровадило політику щодо масок 1 червня, це запобігло б багатьох випадків. Якби діяло 1 липня, це мало б менший вплив. Якби він діяв у серпні, він все одно запобігав би справам, але дуже невелика кількість.
Які обмеження має ця модель?
Цей інструмент працює краще для деяких країн, ніж для інших. Загалом, це найкраще працює з країнами, які ближче до середнього, тому що для порівняння з ним будуть ближчі збіги. Існує також обмеження в тому сенсі, що опитування щодо дотримання масок The New York Times проводилося влітку, і все продовжує змінюватися. Тож якщо інші дослідники використовують цей інструмент, їм доведеться врахувати зміни.
Але те, що ви бачите, полягає в тому, що коли ви застосовуєте політику щодо масок або населення регулярно носить маски, це робить позитивний вплив. І чим раніше ви це зробите, тим ефективніше це.
про автора
Біплав Шрівастава, професор комп'ютерних наук, Університет Південної Кароліни. Я хотів би висловити вдячність за роботу моєї команди, Sparsh Johri, Kartikaya Srivastava, Chinmayi Appajigowda та Lokesh Johri, над розробкою цієї програми.
Ця стаття перевидана з Бесіда за ліцензією Creative Commons. Читати оригінал статті.
Схожі книги:
Тіло веде рахунок: мозок, розум і тіло в лікуванні травми
Бесселя ван дер Колка
Ця книга досліджує зв’язки між травмою та фізичним і психічним здоров’ям, пропонуючи ідеї та стратегії зцілення та відновлення.
Натисніть, щоб дізнатися більше або замовити
Дихання: нова наука втраченого мистецтва
Джеймс Нестор
Ця книга досліджує науку та практику дихання, пропонуючи ідеї та методи покращення фізичного та психічного здоров’я.
Натисніть, щоб дізнатися більше або замовити
Парадокс рослин: приховані небезпеки в «здорових» продуктах, які викликають хвороби та збільшення ваги
Стівен Р. Гандрі
Ця книга досліджує зв’язки між дієтою, здоров’ям і хворобою, пропонуючи ідеї та стратегії для покращення загального здоров’я та самопочуття.
Натисніть, щоб дізнатися більше або замовити
Кодекс імунітету: нова парадигма справжнього здоров’я та радикальної боротьби зі старінням
Джоел Грін
Ця книга пропонує новий погляд на здоров’я та імунітет, спираючись на принципи епігенетики та пропонуючи ідеї та стратегії для оптимізації здоров’я та старіння.
Натисніть, щоб дізнатися більше або замовити
Повний посібник із голодування: зцілюйте своє тіло за допомогою періодичного, іншого дня та тривалого голодування
доктора Джейсона Фунга та Джиммі Мура
Ця книга досліджує науку та практику голодування, пропонуючи ідеї та стратегії для покращення загального здоров’я та благополуччя.
