Исследователи из Южно-Флоридского университета предложили новый ускоренный подход к моделированию эпидемий, результаты работы ученые опубликовали в журнале PLOS Computational Biology.
Обычно моделирование, которое помогает определить, как будет распространяться крупномасштабная пандемия, может занять недели или даже месяцы. Авторы работы утверждают, что могут ускорить этот процесс на 90% и более.
«Моделирование эпидемий требует значительных вычислительных ресурсов и времени для выполнения. Результаты могут устареть к тому времени, когда вы будете готовы к публикации. Наше исследование может в конечном итоге позволить нам использовать более сложные модели и большие наборы данных, сохраняя при этом разумные временные рамки при моделировании пандемий», – объяснили ученые.
Специалисты использовали данные Бюро переписи населения США для разработки сети мобильности, описывающей, как люди по всей стране ездят на работу. Затем ученые применили несколько различных методов работы с данными, чтобы выяснить, могут ли они уменьшить плотность сети, сохраняя при этом общую динамику распространения болезни по ней.
Наиболее успешной оказалась приоритезация связей между узлами сети мобильности, которые были наиболее вероятными путями передачи болезни, игнорируя другие связи. С помощью такого подхода исследователи создали сеть на 7% меньше от первоначального размера при сохранении общей динамики эпидемии.
Пока работа находится на начальном этапе, в будущем авторы работы планируют улучшить метод.