Ученые Назарбаев Университета разработали симулятор, который показывает эффективность массового тестирования населения и отслеживания контактов зараженных при борьбе с распространением коронавируса, передает Tengrinews.kz. В основе симулятора Назарбаев Университета - частицы, которые имитируют передвижение и заражение людей.
Разработкой симулятора занялись ученые Института умных систем и искусственного интеллекта Назарбаев Университета. По их данным, массовое тестирование населения и отслеживание контактов инфицированных людей с помощью мобильного приложения могут быть эффективны в подавлении распространения эпидемии без применения строгих ограничительных мер.
В симуляторе люди представлены в виде мелких частиц, движущихся по 2D-карте, где каждая частица имеет такие свойства:
местонахождение;
скорость и направление движения;
эпидемический статус - восприимчивый, зараженный и выздоровевший;
количество времени, в течение которого человек находится в текущем эпидемическом состоянии;
наличие специального мобильного приложения, которое уведомляет при контакте с инфицированным человеком;
результаты ПЦР-теста на COVID-19.
В симуляторе ученых Назарбаев Университета все частицы изначально находятся в восприимчивом состоянии, и некоторые из них случайным образом выбираются как зараженные. Восприимчивые частицы заражаются при приближении к инфицированной частице на определенное расстояние. Состояние некоторых зараженных частиц может ухудшиться и перейти в тяжелое. Позже частицы в тяжелом состоянии могут погибнуть в зависимости от уровня смертности от коронавируса. Оставшиеся частицы выздоравливают после определенного периода и вырабатывают иммунитет.
Симулятор имеет модули рандомного тестирования населения и отслеживания контактов. Эти модули симулируют распространение эпидемии при применении разных масштабов тестирования на COVID-19 и нахождения контактов тех, у кого тест дал положительный результат.
Чтобы моделировать эпидемию в определенном регионе, нужна последовательная ежедневная статистика рассматриваемого региона. Эти данные должны обновляться ежедневно с начала эпидемии и предоставляться в открытом доступе. Результаты моделирования зависят от точности этих данных. В своем исследовании ученые использовали данные провинции Лекко в Италии. Они смоделировали разные сценарии распространения эпидемии и выявили, что массовое тестирование и отслеживание контактов инфицированных людей помогло бы значительно сократить уровень заболеваемости и сократить смертность на 72 процента.
Ссылка на новость: https://kant.kg/2020-12-14/v-kazahstane-uchenye-razrabotali-simulyator-dlya-modelirovaniya-rasprostraneniya-koronavirusa/
