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    皇冠hg8868新版-首頁

    一大批計算機科學家正在追蹤新冠病毒的動向。這種被正式定名為“COVID-19”的新型冠狀病毒,可導致嚴重呼吸道疾病,重癥者可致死,該病毒最初于2019年12月在武漢爆發,截至目前累計感染超過75000人,死亡人數以千計,盡管中國境內的新增病例數量已經開始下降,但人們普遍擔心這波疫情會在新加坡、日本、韓國、香港以及泰國引發新一輪動蕩。

    來自波士頓東北大學(Northeastern University)計算機科學家Alessandro Vespignani已經開發出一種針對“COVID-19”的預測模型,他的團隊打造出EpiRisk工具,用于評估感染者將疾病傳播到世界其他地區的可能性,此外,該工具還能跟蹤各國旅行禁令,核實政府管控是否有效。為阻止這波全球流行性疾病,Alessandro Vespignani介紹了計算機行業如何抵御疫情。

    問: 您能否先談談COVID-19疫情的現狀?

    Alessandro Vespignani: 過去幾天,我們看到不少振奮人心的跡象,特別是中國境內的新增病例在減少?,F在人們擔心的是,中國周邊其他國家,可能會很快出現目前尚不明確的疫情傳播鏈。香港等地已經采取強有力的干預措施,例如限制交通,關閉學校等等,但也有不少地區還沒有任何實際行動。如果這些國家和地區開始出現非中國病患帶來的本土新增病例,則可能表示,疫情已經開始在這些區域內蔓延。流行病就是這么可怕,隨時可能會有其他地區成為新的傳播中心。

    問: COVID-19出現至今已經兩個月,那么疾病建模專家們目前的工作重點是什么?

    Alessandro Vespignani: 可以說沒有特別的重點,因為我們得采取一切必要措施。我們需要了解中國內地的疾病傳播情況,以及干預措施效果;我們需要了解,其他地區是否出現了疫情蔓延的信號;我們需要了解,是否已經有某些區域成為新的流行病中心。在這一階段,每個問題都很重要,沒有輕重緩急之分。

    問: 跟我們聊聊EpiRisk工具吧,它是怎么運作的?

    Alessandro Vespignani:EpiRisk工具建模方案的核心,在于利用一切可用的數據源。

    目前,我們主要關注來自中國及其周邊國家的監控數據,當然,社交媒體與新聞內容也會被整理起來。

    首先,我們會對這種流行病進行建模,實現態勢感知,特別是建立起對中國境外的疫情態勢感知體系——因為我們已經基本掌握有多少人從中國疫情重災區前往其他國家,所以配合目前國際上發現的COVID-19境外病例,就能基本推斷出其他地區的疫情規模。一般來說,這類預測通常只能由官方確認并發布,但我們在掌握數據后往往能夠提前做出這些預測。

    接下來,我們會利用模型研究出行限制等干預性措施會給疾病的實際傳播帶來哪些影響。在武漢及其周邊地區,機場全面關閉、長途運輸叫停、學校停課。我們正努力了解這些措施能夠在中國本土帶來怎樣的疫情控制效果,同時分析中國境外出現新增病例的可能性。

    問: 能否談談在疫情爆發期間,身為疾病預測建模者的真實感受?

    Alessandro Vespignani:在我們這個領域中,工作內容基本分為兩種:在不存在緊急狀況或者健康威脅地,進行正常研究——或者說和平時期研究;另外就是現在這種,我們可以稱其為「戰爭時期」。

    遺憾的是,每當發生“COVID-19”疫情這類突發情況時,我們只能利用有限的數據配合一系列假設,對不斷變化的形勢做出有限的預測。有時候,新的消息一到,我們就得把前一天整理出的所有結果全部推翻。很忙,確實很忙。

    但在這場戰爭中,真正沖鋒陷陣的是那些前線醫生、護士以及公共衛生人員,他們才是承擔起風險的群體。作為計算機科學家與計算流行病學家,我們的工作為他們提供情報,幫助他們找出敵人的行動規律。

    問: 目前有多少支科學家小組在為“COVID-19”建模?

    Alessandro Vespignani:我們經常跟其他研究團隊以及機構進行全球電話會議,我在電話會議里見過的團隊至少有80到100個。這些團隊帶來各種專業知識,有些團隊負責進行系統發育分析與遷移建模,有些人主要關注預測、即時預報以及長期投影分析等等。與以往的流行病應對情況相比,如今各類科學團隊與機構之間的協作與溝通水平,明顯上了臺階。

    問: 那么,不同團隊之間有必要合并自己的工作成果嗎?

    Alessandro Vespignani:我覺得沒必要。這有點像天氣預報或者自然災害預報。如果所有模型都指向同一個大體方向,而且結果基本保持統一,那么結果就是可信的。疾病建模也是如此,畢竟沒有哪兩套模型會完全相同。每個人都會使用不同的人口統計數據,對于某些年齡段的相對易感性采取不同的假設。如果非要把這么多不同的模型整合起來,肯定會帶來新的問題——有新問題,就有與之對應的處理需求,這會讓問題變得更復雜。

    問: 像世界衛生組織這樣的國家或者全球性機構,似乎越來越依賴于計算疾病模型,這種依賴關系是怎么產生的?

    Alessandro Vespignani:例如,美國的疾控中心(美國疾病控制與預防中心)幾年前曾建立“FluSight”項目,通過引入建模研究團隊,協助預測季節性流感。這類項目最終建立起一個社區體系,并以為樞紐打通各機構之間的聯系通道。世界各地的其他機構也參與到類似的體系中來,希望將原本分散的力量統一,為防疫抗疫提供輔助。

    問: 各位讀者朋友以及其他領域的計算機科學家,能否也貢獻出自己的力量?

    Alessandro Vespignani:肯定可以,項目中也包含諸如計算與算法開發之類的工作,既然不了解什么是計算流行病學,普通的計算機科學家也完全能夠很好地解決這些任務。另外,如果大家有意參與其中,首先應該與已經在傳染病建模領域具備一定經驗的老手們合作,這樣可以盡量規避最初接觸時的種種常見錯誤,盡快投身到對抗疫情的核心工作當中。

    來源:科技行者

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