New York University-Forscher im Feld die Erfassung höchst detaillierte dreidimensionale Daten über menschliche Bewegungen und Verhaltensweisen—besonders in medizinischen Einrichtungen, öffentlichen Transport-Systemen und wesentlichen Dienstleistungen—Sie dokumentieren die komplexe Landschaft der „Oberflächen-Vektoren“ und damit Chancen für COVID-19 Getriebe.
Arbeiten unter einem National Science Foundation Rapid-Response-Forschung (RAPID) Zuschuss für Vorschläge mit schweren Dringlichkeit, das team von der NYU Tandon School of Engineering und der NYU School of Global Health ist die Förderung der epidemiologischen Analyse, über die zwei-dimensionale Konzept, das seit 1854, als John Snow erste zugeordnete cholera-Fälle zu identifizieren, die spezifisch kontaminierten Brunnen, da die Infektion Quellen von einem strengen lokalen Ausbruch in London.
Schnelle, wiederholte Dokumentation und Kartierung der aktuellen Gegebenheiten rund um Medizin-und transport-Einrichtungen machen es möglich zu untersuchen, die Umsetzung des social distancing Vorschriften und vorherzusagen, Muster von Exposition und-übertragung voran, erklärten die Professoren. Der Studienleiter für das Projekt ist Debra Laefer, professor of civil and urban engineering an der NYU Tandon, die auch dient als ein professor des städtischen informatik und Direktor des „citizen science“ an das Center for Urban Science and Progress (SCHWELLE), und der co-leader für das Projekt ist Thomas Kirchner, Direktor des NYU mobile Gesundheit-Labor und ein Assistent professor für sozial-und Verhaltenswissenschaften an der School of Global Public Health.
Dieses first-of-a-Kind-Studie legen auch den Grundstein zu bauen machine-learning-Modelle, um die Geschwindigkeit der Analyse, wie sich ein virus verbreitet in städtischen Gebieten—nicht nur in New York, sondern in den Vereinigten Staaten und darüber hinaus. Zum Beispiel, das Projekt ist Vorreiter einer neuen Art zu denken und zu dokumentieren übertragung Standorten. Diese Art der Dokumentation und Modellierung könnte leicht angewendet werden, um Flughäfen, Supermärkten und Spielplätzen—überall wo große Gruppen von Menschen kommen, die Dinge Anfassen, und lassen.
„Es haben bereits zahlreiche Prominente, dokumentierte Beispiele von Krankheiten, die sich durch drei Dimensionen, einschließlich der Legionärskrankheit, die durch Wasser-Systeme und die Geflügelpest durch Lüftung Passagen,“ Laefer erklärt. „Unsere Forscher sind persönlich beobachtet Patienten und Krankenhaus-Personal, als Sie die Ausfahrt medizinische Einrichtungen, um zu sehen, was Sie berühren, und wo Sie gehen. Die Daten, die wir sammeln, wird die Grundlage für die Generierung von 3-D-Oberfläche Vektoren zu informieren, wichtige neue übertragung von Krankheiten Modelle radikal zu verbessern, die öffentliche Gesundheit Entscheidungsfindung, interventions -, und Risiko-Kommunikation—die müssen natürlich so schnell und effektiv wie möglich, vor allem in Situationen, wie eine Globale Pandemie.“
Die Forscher bauen 500 Stunden individuelle raumbezogene Wechselwirkungen mit der gebauten Umwelt, einschließlich der New York City U-Bahn-system, Ermittlung der wahrscheinlichen Standorte der potentiellen Kontamination und die Wahrscheinlichkeit, dass diese Orte als Punkte der übertragung von Krankheiten. Solche hyper-lokalen Daten ist entscheidend für die Eindämmung und Beseitigung der COVID-19, als auch zukünftigen Bedrohungen. Nennen Sie das Projekt ABZUSCHRECKEN, für die Entwicklung der Epidemiologie, Mechanismen in Drei Dimensionen zu Verbessern Reaktion.