Моделирование распространения болезней, включая грипп

Моделирование распространения болезней, включая грипп
Моделирование распространения болезней, включая грипп

The Models of Infectious Disease Agent Study (MIDAS) - это совместная исследовательская сеть, финансируемая Национальными институтами здравоохранения, которая использует вычислительные, статистические и математические модели для понимания распространения инфекционных заболеваний, таких как грипп, коклюш, лихорадка Западного Нила. болезни, лихорадка денге и холера.

С момента своего создания почти 10 лет назад MIDAS впервые применил вычислительные и математические модели для подготовки, обнаружения и реагирования на угрозы инфекционных заболеваний. Помимо базовой количественной и вычислительной биологии, MIDAS тесно сотрудничает с местными, государственными и федеральными агентствами здравоохранения, чтобы упростить использование моделирования при принятии решений.

Текущая деятельность MIDAS включает:

• Разработка программы под названием FRED, которая использует высокопроизводительные вычисления для создания виртуальных вспышек и передачи результатов на смартфон. Этот подход может позволить чиновникам общественного здравоохранения использовать инструменты моделирования, даже когда они не сидят за своими компьютерами.

• Разработка моделей возникновения лекарственной устойчивости при гриппе, туберкулезе и других заболеваниях для изучения последствий для принятия клинических решений.

• Использование крупномасштабного компьютерного моделирования для изучения динамики MRSA среди заключенных и других сообществ в южной части Чикаго.

• Создание компьютерного задания для обучения старшеклассников тому, как эпидемиологи изучают вспышки и используют математику и вычисления, например, для принятия решений в области общественного здравоохранения о распространении вакцин и закрытии школ.

• Создание подробных виртуальных популяций людей для многих стран, включая США, Китай, Таиланд, Мексику и Аргентину. Эти популяции позволяют исследователям моделировать социальные сети, динамику передачи и влияние поведения и политики на распространение болезни.