22.10.2021 - New York University

Computermodell soll bei der Planung von Epidemien helfen

Ein Forscherteam hat ein Softwaresystem zur Modellierung von Epidemien entwickelt, mit dem Ziel, den Schutz der öffentlichen Gesundheit zu maximieren und gleichzeitig die wirtschaftlichen und sozialen Kosten zu minimieren.

"Die Coronavirus-Pandemie hat deutlich gemacht, dass wir einen gut durchdachten Plan zur Bekämpfung von Epidemien brauchen, der ein Gleichgewicht zwischen wirtschaftlicher Gesundheit und menschlicher Sicherheit herstellt", erklärt Dennis Shasha, Professor am Courant Institute of Mathematical Sciences der NYU.

Um dieses Problem anzugehen, haben Shasha und seine Kollegen an der NYU Abu Dhabi und die Ecohealth Alliance, eine gemeinnützige Organisation für Umwelt und Gesundheit, EpiPolicy (Epi" ist die Abkürzung für Epidemie") entwickelt, das den umfangreichen Was-wäre-wenn"-Analyseprozess nachbildet, den Fachleute des öffentlichen Gesundheitswesens und andere Fachleute durchführen, um eine kosteneffiziente Politik zu bestimmen: einen Zeitplan, wann, wo und wie umfangreich eine Intervention, einschließlich Schulschließungen, sozialer Distanzierungsmaßnahmen und Impfkampagnen, durchgeführt werden sollte.

EpiPolicy, das kalibriert werden kann, um die sozioökonomischen und demografischen Merkmale einer Region widerzuspiegeln, modelliert gleichzeitig die Auswirkungen der einzelnen Maßnahmen auf die Ausbreitung der Krankheit und die wirtschaftlichen Kosten. Darüber hinaus erfasst es verschiedene Szenarien für Epidemien wie COVID-19.

"Der Prozess der politischen Entscheidungsfindung ist oft ein iterativer und mühsamer programmierintensiver Prozess, bei dem Parameter eingeführt und verfeinert, Modell- und Interventionsverhalten modifiziert und Zeitpläne geändert werden", so Shasha. "Wir haben EpiPolicy so konzipiert und entwickelt, dass es diese Bemühungen unterstützt, aber auf eine Art und Weise, die die Berechnungen, die unter wechselnden Bedingungen durchgeführt werden müssen, potenziell vereinfachen kann und breit anwendbar ist."

Das Team, dem auch Azza Abouzied, Anh Mai, Miro Mannino und Zain Tariq von der NYU Abu Dhabi sowie Whitney Bagge von der Ecohealth Alliance angehörten, ermöglicht es politischen Entscheidungsträgern, Interventionsstrategien auszuprobieren und deren Folgen zu sehen. Darüber hinaus nutzt EpiPolicy Monte-Carlo- und Verstärkungslerntechniken, um automatisch Interventionsstrategien zu entwerfen. Diese automatischen Methoden können Risiken und Unsicherheiten bei der Erstellung von Prognosen berücksichtigen.

Das Modell, das kürzlich auf dem Association for Computer Machinery (ACM) Symposium on User Interface Software and Technology vorgestellt wurde, wird auch in diesem Video erläutert.

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