Globale Daten-Netzwerke, die Menschen über Ihre Geräte haben es möglich gemacht, erstellen genaue Kurzfristige Prognosen der neuen COVID-19 Fällen mit einer Methode, die erstmals von zwei Forscher an den Sandia National Laboratories.
Jaideep Ray und Cosmin Safta verwendet ein Modell entwickelt, von Ray vor mehr als einem Jahrzehnt zu verfolgen, Pest-Epidemien mit Hilfe von Statistiken. Für COVID-19-und Sie machten auch auf den Rat Ihres Sandia Mitarbeiter mit know-how in der Modellierung, Mathematik und software-engineering.
„Ich begann, mit dieser Methode in 2008-09. Cosmin und ich angepasst, es im Jahr 2010 zu verfolgen, Grippe-wie Krankheit“, sagte Ray. „Wenn COVID-19 zu verbreiten begann, so schnell, wir wussten, wir können verwenden die gleiche Methode, um die Prognose des Ausbruchs.“
Ray und Safta mit öffentlich verfügbaren Daten aus den Centers for Disease Control and Prevention, Der New York Times-Daten-Repository, Johns Hopkins University und verschiedenen staatlichen Abteilungen von Gesundheit. Innerhalb von Minuten und ohne die Notwendigkeit für high-performance-computing-Ressourcen, können die Wissenschaftler prognostizieren neue Fälle in einer region oder landesweit für die nächsten sieben bis 10 Tage. Seit April ist die Zahl der neuen Fälle haben etwa verfolgt die trends vorhergesagt, die von Ray und Safta.
„Diese Methode ist eine relativ einfache und kostengünstige Möglichkeit, um Kurzfristige Prognosen über neue coronavirus-Fälle, die Entscheidungsträger verwenden können, um zu reservieren, Gesundheits-Ressourcen und-Reaktion“, Safta erklärt. „Diese Methode ist viel einfacher und billiger zu tun, als Methoden, die mehr verlangen robusten Computern und Personal.“
Die Palette der Genauigkeit der Vorhersagen variiert mit der Anzahl der Tage, Safta und Ray versuchen zu prognostizieren. So, während die Anzahl von Fällen haben, in der Regel gefolgt, die trends vorhergesagt, die im Modell innerhalb von sieben bis 10 Tage, die Methode ist nicht sinnvoll, voraussagen, mehr als 10 Tage aus.
„Die Prognosen sind mit einer Reihe, innerhalb derer die Nutzer können erwarten, dass die Realität zu liegen“, sagte Ray. „Das Angebot ändert sich täglich, abhängig von den Daten, aber das Modell wird sichergestellt, dass der Benutzer über 95% Vertrauen, dass die Realität fallen in den Bereich.“
Das Projekt, das gefördert wurde durch Sandia Lab ausgerichteten Forschungs-und Entwicklungs-Programm, sofern die nationalen Ergebnisse der Nationalen Virtuellen Biotechnologie-Labor-team für die Veröffentlichung auf einer DOE-run-dashboard (gefördert durch das US Department of Energy Office of Science) für die Entscheidungsträger des Bundes. Konkrete Ergebnisse wurden auch für die New Mexico Department of Health guide regionaler Reaktionen in der gesamten Staat.
Die Daten ergeben, werden durch die Prognosen kann auch Messen der Auswirkungen von Interventionen über die Zeit. Ray und Safta sagte schnell reagiert, um Daten auf die entstehenden Ausbrüche wäre gar nicht möglich gewesen wären vor fünf Jahren.
„Da wir so verbunden sind ist es heute möglich, eine genaue Anzahl der COVID-19 Fällen, in einem Tag und bekommen es zu jeder in der Welt innerhalb eines Zeitraums von 24 Stunden“, sagte Ray. „Vor zehn Jahren, noch vor fünf Jahren, Sie konnte nicht Holen Sie sich diese Daten. Im Jahr 2015, mit dem Ebola-Ausbruch, von der Zeit, die Sie Daten, die es sinnlos war, zu versuchen und eine Prognose machen, denn es war bereits veraltet und nutzlos zu den Entscheidungsträgern.“