ในขณะที่การแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนา SARS CoV-2 ดำเนินไปแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จะช่วยในการตัดสินใจที่ยากลำบาก หนึ่งในนั้นได้รับการปรับปรุงโดยนักวิทยาศาสตร์จาก Princetown และ Carnegie Mellon มีวิทยานิพนธ์ที่น่าสนใจ - ดูว่าอันไหน
แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการติดตามพัฒนาการของการใช้ข้อมูลการแพร่ระบาดที่ได้รับจากแพทย์และพนักงานบริการทางการแพทย์ ตามที่ศาสตราจารย์ H. Vincent Poor หนึ่งในนักวิจัยและคณบดีชั่วคราวของแผนกวิศวกรรมของมหาวิทยาลัยพรินซ์ตันแบบจำลองเหล่านี้ไม่ได้คำนึงถึงสิ่งสำคัญนั่นคือการกลายพันธุ์ของโรค
การรู้ว่าการกลายพันธุ์จะส่งผลต่อการแพร่เชื้อและความรุนแรงของไวรัสอย่างไรสามารถช่วยให้รัฐบาลประเมินผลกระทบของการต่อต้านการระบาดก่อนที่จะมีการกำหนดข้อ จำกัด ใด ๆ ต้องขอบคุณแบบจำลองดังกล่าวจะง่ายขึ้นสำหรับพวกเขาในการตัดสินใจเกี่ยวกับการนำเขตกักบริเวณหรือการถอนออกในพื้นที่ที่กำหนด หากมาตรการในการจัดการกับการแพร่กระจายของไวรัสตรงกับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์อย่างถูกต้องผู้นำประเทศจึงมีความคิดว่าจะต้องดำเนินการอย่างไรเพื่อต่อสู้กับการแพร่ระบาดของโรคได้สำเร็จ
อ่านเพิ่มเติม:
- นักวิทยาศาสตร์จาก Imperial College London คาดการณ์ว่าการระบาดจะสิ้นสุดเมื่อใด
- Coronavirus ยังคงกลายพันธุ์? นักวิทยาศาสตร์รู้จักไวรัสชนิดนี้มากกว่า 40 ชนิดแล้ว
ฟังวิธีจับโคโรนาไวรัส นี่คือเนื้อหาจากวงจร LISTENING GOOD พอดคาสต์พร้อมเคล็ดลับ
หากต้องการดูวิดีโอนี้โปรดเปิดใช้งาน JavaScript และพิจารณาการอัปเกรดเป็นเว็บเบราว์เซอร์ที่รองรับวิดีโอ
ไวรัสแพร่กระจายเช่น ... ข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย
ผลงานของนักวิทยาศาสตร์ตั้งอยู่บนสมมติฐานที่น่าสนใจ - ในความเห็นของพวกเขาการแพร่กระจายของการติดเชื้อทางชีวภาพนั้นคล้ายคลึงกับการแพร่กระจายของการนินทาหรือข้อมูลผ่านโซเชียลมีเดีย และระดับของการเผยแพร่ข้อมูลได้รับอิทธิพลจากการปรับเปลี่ยนเล็กน้อย ตัวอย่างเช่นยิ่งข้อความน่าตื่นเต้นมากเท่าไหร่ก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะส่งต่อไปยังกลุ่มคนในวงกว้างมากขึ้นเท่านั้น
ตามที่แย่ข้อมูลที่แตกต่างกันมีความเร็วในการรับส่งข้อมูลที่แตกต่างกันนั่นคือการเดินทาง แบบจำลองของนักวิจัยติดตามการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลที่แพร่กระจายไปทั่วเว็บและการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นส่งผลต่อการเผยแพร่อย่างไร
เนื่องจากสถานการณ์ที่ไม่หยุดนิ่งจึงเป็นเรื่องยากมากที่จะได้รับข้อมูลที่ถูกต้องเกี่ยวกับโคโรนาไวรัส จากคำกล่าวของผู้น่าสงสาร“ เปรียบได้กับไฟ คุณไม่สามารถรอจนกว่าคุณจะรวบรวมข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจได้เสมอไปโมเดลของเราสามารถช่วยเติมเต็มช่องว่างนั้นได้”
นักวิทยาศาสตร์หวังว่าการใช้แบบจำลองผู้นำทั่วโลกจะมีเครื่องมือในการทำความเข้าใจได้ดีขึ้นว่าเหตุใด COVID-19 จึงแพร่กระจายเร็วกว่าที่คาดการณ์ไว้ ดังนั้นพวกเขาจะได้รับความช่วยเหลือในการใช้มาตรการตอบโต้ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ผู้ร่วมเขียนแบบจำลอง ได้แก่ Rashad Eletreby, Yong Zhuang, Kathleen Carley และ Osman Yağanจาก Carnegie Mellon งานนี้ยังได้รับการสนับสนุนบางส่วนจากสำนักงานวิจัยทางทหารมูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติและสำนักงานวิจัยทางเรือ
อ่านเพิ่มเติม: นักวิเคราะห์ Krakow คาดการณ์การพัฒนาของ coronavirus ในโปแลนด์ >>>
ที่มา: Science Daily
เสาขอบคุณแพทย์และพยาบาลที่ต่อสู้กับไวรัสโคโรนาเราพัฒนาเว็บไซต์ของเราโดยการแสดงโฆษณา
การบล็อกโฆษณาหมายความว่าคุณไม่อนุญาตให้เราสร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า
ปิดการใช้งาน AdBlock และรีเฟรชหน้า
