إليك كيف تحاكي نماذج الكمبيوتر الانتشار المستقبلي لفيروس كورونا الجديد
إليك كيف تحاكي نماذج الكمبيوتر الانتشار المستقبلي لفيروس كورونا الجديد

فيديو: إليك كيف تحاكي نماذج الكمبيوتر الانتشار المستقبلي لفيروس كورونا الجديد

فيديو: تعبير عن فيروس كورونا-تعبير متوقع لشهادة التعليم الإبتدائي 2022, ديسمبر
Anonim

إنهم يهدفون إلى الوضوح وسط ارتباك يحيط بالفاشية.

إليك كيف تحاكي نماذج الكمبيوتر الانتشار المستقبلي لفيروس كورونا الجديد
إليك كيف تحاكي نماذج الكمبيوتر الانتشار المستقبلي لفيروس كورونا الجديد

تعتمد جهود الصحة العامة بشكل كبير على التنبؤ بكيفية انتشار الأمراض مثل تلك الناجمة عن فيروس كورونا الجديد لعام 2019 ، الذي أطلق عليه الآن اسم COVID-19 من قبل منظمة الصحة العالمية ، في جميع أنحاء العالم. خلال الأيام الأولى لتفشي المرض الجديد ، عندما لا تزال البيانات الموثوقة شحيحة ، يلجأ الباحثون إلى النماذج الرياضية التي يمكنها التنبؤ بمكان انتقال الأشخاص المصابين بالعدوى ومدى احتمالية إصابتهم بالمرض معهم. تستخدم هذه الأساليب الحسابية معادلات إحصائية معروفة تحسب احتمالية نقل الأفراد للمرض.

تسمح القوة الحسابية الحديثة لهذه النماذج بدمج مدخلات متعددة بسرعة ، مثل قدرة مرض معين على الانتقال من شخص لآخر وأنماط حركة الأشخاص الذين يُحتمل إصابتهم بالسفر جواً وبراً. تتضمن هذه العملية أحيانًا وضع افتراضات حول عوامل غير معروفة ، مثل نمط السفر الدقيق للفرد. من خلال توصيل إصدارات مختلفة ممكنة من كل إدخال ، يمكن للباحثين تحديث النماذج كلما توفرت معلومات جديدة ومقارنة نتائجهم بالأنماط المرصودة للمرض. على سبيل المثال ، إذا أراد المحققون دراسة كيف يمكن أن يؤثر إغلاق مطار معين على الانتشار العالمي لمرض ما ، فيمكن لأجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم إعادة حساب مخاطر استيراد الحالات عبر المطارات الأخرى بسرعة - كل ما يحتاجه البشر هو تحديث شبكة مسارات الرحلات والسفر الدولي أنماط - رسم.

ولكن عند العمل مع بيانات غير كاملة ، يمكن أن يكون لخطأ بسيط في عامل واحد تأثير كبير. عدم اليقين بشأن شيء مثل رقم التكاثر الأساسي لـ COVID-19 (R0) - متوسط ​​عدد الحالات الجديدة التي يسببها فرد مصاب - يمكن أن يعطل نتائج النموذج. يقول ديرك بروكمان ، الفيزيائي في معهد البيولوجيا النظرية في جامعة هومبولت في برلين ومعهد روبرت كوخ في ألمانيا: "إذا كنت مخطئًا بشأن هذا الرقم ، فسيكون تقديرك بعيدًا عن ترتيب الحجم". المقدرة الحالية R0 بالنسبة للفيروس التاجي الجديد يختلف من اثنين إلى ثلاثة ، مما يضعه في مكان ما بالقرب من السارس R.0 من اثنين إلى أربعة في عام 2003 ولكنها أقل بكثير من الحصبة0 من 12 إلى 18.

نظرًا لأن كل عامل غير معروف يقدم مزيدًا من عدم اليقين إلى النموذج ، فإن بروكمان وبعض الباحثين الآخرين يفضلون التركيز على نموذج أكثر محدودية يعتمد على عامل رئيسي واحد فقط. ركزت مجموعته على استخدام بيانات الرحلات الدولية - دون التفكير في انتقال العدوى من شخص إلى آخر - للتنبؤ بالمطارات التي تمثل البوابات الأكثر خطورة لانتشار فيروس كورونا في جميع أنحاء العالم. يوضح بروكمان: "يتنبأ هذا الخطر بالتسلسل المتوقع للبلدان التي قد تجد فيها حالات". "الطريقة التي تم الكشف عنها تتماشى إلى حد كبير مع ما تنبأ به نموذج التنقل."

يمكن أن تأتي بيانات الرحلة من قواعد بيانات الطيران الرسمية ، مما يجعلها موثوقة إلى حد ما ، لكنها لا تتضمن تحركات الأشخاص على الأرض. لهذه المعلومات ، يستخدم الباحثون مصادر مختلفة. يقود أليساندرو فسبينياني ، الفيزيائي ومدير مختبر نمذجة النظم البيولوجية والاجتماعية والتقنية في جامعة نورث إيسترن ، فريقًا يحاكي انتشار فيروس كورونا الجديد باستخدام بيانات السفر الجوي الرسمية وأنماط التنقل المتوقعة بين التعداد السكاني. على الرغم من عدم احتساب انتقال العدوى من شخص لآخر باستخدام R.0، يبدو أن مثل هذه النماذج التي تركز على السفر قد تنبأت بشكل ثابت ودقيق بالدول التي تواجه أكبر مخاطر الحصول على حالات جديدة من COVID-19. يقول Vespignani: "إذا كانت النماذج المختلفة تشير إلى نفس الاتجاه ، فأنت أكثر ثقة في وجود مستوى معين من الواقعية في النتائج".

هناك جهد آخر تم إجراؤه مؤخرًا لتقدير كيفية انتشار الفيروس التاجي - داخل الصين ودوليًا - يتضمن أيضًا بيانات التنقل الفردية من كل من الرحلات الجوية وأنماط السفر البري خلال فترة عطلة رأس السنة القمرية الجديدة - التي وقعت في 25 يناير من هذا العام - عندما اندلاع كان يزداد قوة. في ورقة بحثية نُشرت في مجلة لانسيت في 31 يناير ، قدر الباحثون المقيمون في هونغ كونغ أنماط السفر في عطلة هذا العام باستخدام معلومات من رحلات العام القمري الجديد 2019 لملايين الأشخاص الذين استخدموا تطبيق WeChat والخدمات الأخرى المملوكة لشركة التكنولوجيا الصينية العملاقة Tencent. على عكس النماذج التي تركز على السفر فقط ، تضمنت هذه الدراسة أيضًا تقديرات انتقال من شخص لآخر ، جنبًا إلى جنب مع أنماط السفر بناءً على كل من بيانات الرحلة الرسمية وبيانات التنقل الفردي لشركة Tencent. تشير نتائجها إلى أن COVID-19 قد ترسخ بالفعل في العديد من المدن الصينية الكبرى اعتبارًا من 25 يناير وأن المطارات الدولية لتلك المدن ساعدت في انتشار الفيروس دوليًا.

بالإضافة إلى الجمع بين العوامل المعروفة وغير المؤكدة حول السفر والانتقال ، يجب أن تأخذ النماذج في الحسبان تأثير تدخلات الصحة العامة - مثل اعتماد أقنعة الوجه أو إغلاق المدارس أو التدابير الحكومية الأكبر ، مثل قرار الصين عزل مدن بأكملها - جنبًا إلى جنب مع حظر السفر الدولي والقيود. قدر باحثو هونج كونج أن الحجر الصحي الصيني في ووهان ، والذي بدأ في 23 يناير ، كان محدودًا في الاختلاف الذي أحدثه لأن المرض ربما انتشر بالفعل إلى مدن أخرى في البلاد. ومع ذلك ، أوصى المؤلفون بضرورة "النظر بجدية وفورية في الإجراءات الصارمة التي تحد من تنقل السكان في المناطق المتأثرة" يبدو أن خبراء الصحة العامة غير متأكدين من فعالية قيود السفر هذه داخل المدن وفيما بينها. تشير دراسات أخرى عن الفاشيات السابقة إلى أن القيود الصارمة على الحركة لها تأثيرات محدودة فقط في تأخير الانتشار الدولي للأمراض.

يعمل بعض الباحثين على نمذجة نتائج التغييرات في السلوك العام والإجراءات الحكومية قبل حدوثها. تعمل لورين جاردنر ، وهي مهندسة مدنية ومديرة مشاركة لمركز علوم وهندسة النظم بجامعة جونز هوبكنز ، على تحسين نموذج مصمم لمساعدة مسؤولي الحكومة الأمريكية على تحديد المطارات التي يجب أن تفحص الركاب القادمين من خلال فحوصات درجة الحرارة والأسئلة وأيها هم من غير المرجح أن تواجه حالات جديدة من فيروس كورونا الجديد. يمكن أن تسمح هذه المعلومات للحكومات المحلية بتوزيع الموارد حيث من المحتمل أن تكون في أمس الحاجة إليها. يقول جاردنر: "كان هناك الكثير من الاهتمام من مختلف مكاتب الصحة العامة الإقليمية باستخدام هذه النتائج لتحديد أولويات جهود المراقبة".

هذه الفرق ليست سوى عدد قليل من تلك التي تعمل على توقع الانتشار المستقبلي لـ COVID-19. تقول الطبيبة إليزابيث هالوران ، مديرة مركز الاستدلال وديناميات الأمراض المعدية ، ومقره في مركز فريد هاتشينسون لأبحاث السرطان في سياتل ، إنه خلال الثمانينيات ، كان بإمكانها الاعتماد على أصابعها في عدد المجموعات البحثية التي تقوم بعمل النمذجة هذا. الآن هناك المئات. "كنا في مكالمة هاتفية نظمتها [الولايات المتحدة مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها] في ذلك اليوم ، وكان هناك 80 مكالمة إضافية [من مجموعات بحثية] ، "كما تقول. "هناك الكثير من المجموعات الممتازة ، ونحن نعمل معًا كشبكة كبيرة." لا أحد لديه كل البيانات اللازمة لتحقيق اليقين بنسبة 100 في المائة بشأن المسار المستقبلي لتفشي المرض.

لكن على الرغم من تنوع النماذج ، يتفق الكثيرون في النهاية على النقاط الرئيسية. على سبيل المثال ، بين 4 و 5 فبراير ، ارتفع عدد الحالات المؤكدة من أقل من 25000 إلى أكثر من 28000 في غضون يوم واحد. لكن في ذلك الوقت ، أشار Vespignani إلى أن العديد من النماذج اتفقت على أن العدد الحقيقي كان أعلى من ذلك بكثير. "أعتقد أن كل نهج نمذجة [كان] يشير إلى شيء [كان] أكثر من 100000 حالة [حاليًا] في أفضل سيناريو" ، كما يقول. في الوقت الذي يتم فيه نشر هذا المقال ، كان عدد الحالات المؤكدة أكبر من 45000.

شعبية حسب الموضوع