新的数学模型可以更有效地跟踪流行病

随着COVID-19在世界范围内的传播，领导者正在依靠数学模型来做出公共卫生和经济决策。

普林斯顿大学和卡耐基梅隆大学的研究人员开发的新模型通过考虑疾病的突变来改善流行病的追踪。现在，研究人员正在努力运用他们的模型，使领导者可以在部署流行病之前评估对流行病的对策效果。

“我们希望能够考虑采取隔离措施，隔离人员等措施，然后查看当病原体传播过程中发生变异时，它们如何影响流行病的传播。”研究人员之一H. Vincent Poor说以及普林斯顿大学的临时工程系主任。

当前用于跟踪流行病的模型使用医生和卫生工作者的数据来预测疾病的进展。穷人，迈克尔·亨利·斯特雷特大学电气工程学教授说，当今使用最广泛的模型并非旨在解决所追踪疾病的变化。这种无力解释疾病的变化可能使领导者更难以应对疾病的传播。了解突变如何影响传播或毒力可以帮助领导者决定何时制定隔离令或向某个地区分配更多资源。

“实际上，这些是物理的东西，但是在此模型中，它们被抽象为参数，可以帮助我们更轻松地理解政策和突变的影响，” Poor说。

如果研究人员能够正确说明应对疾病传播的措施，他们可以为领导者提供重要的见解，帮助他们应对流行病时可以采取的最佳措施。研究人员正在以3月17日发表在《美国国家科学院院刊》上的工作为基础。在那篇文章中，他们描述了他们的模型如何能够跟踪由疾病生物的突变引起的流行扩散的变化。研究人员现在正在努力调整模型，以考虑到为遏制流行病而采取的公共卫生措施。

研究人员的工作源于他们对通过社交网络进行的信息移动的检查，这与生物感染的传播有着显着的相似之处。值得注意的是，信息的传播受到信息本身的微小变化的影响。例如，如果某些东西对接收者而言变得更加令人兴奋，那么他们可能会更倾向于将其传递或传递给更广泛的人群。通过对这种变化进行建模，人们可以看到消息中的更改如何改变其目标受众。

普尔说：“通过网络传播谣言或信息与通过人群传播病毒非常相似。”“不同的信息具有不同的传输速率。我们的模型允许我们考虑信息在网络中传播时的变化以及这些变化如何影响传播。”

信息理论领域的专家Poor说：“我们的模型对于个人之间的物理连接网络是不可知的。”他的工作帮助建立了现代手机网络。“信息被抽象为连接节点的图形;这些节点可能是信息源，或者可能是潜在的感染源。”

正如我们在COVID-19病毒中所看到的那样，在每天持续变化的大流行期间，要获得准确的信息非常困难。普尔说：“这就像一场野火。您不能总是等到收集数据来做出决策时，拥有模型可以填补这一空白。”

“希望这种模型可以为领导者提供另一种工具，以更好地理解例如COVID-19病毒以比预期更快的速度传播的原因，从而帮助他们部署更有效，及时的对策。” Poor说。

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