隨著COVID-19在世界範圍內的傳播，領導者正在依靠數學模型來做出公共衛生和經濟決策。
普林斯頓大學和卡耐基梅隆大學的研究人員開發的新模型通過考慮疾病的突變來改善流行病的追蹤。現在，研究人員正在努力運用他們的模型，使領導者可以在部署流行病之前評估對流行病的對策效果。
“我們希望能夠考慮採取隔離措施，隔離人員等措施，然後查看當病原體傳播過程中發生變異時，它們如何影響流行病的傳播。”研究人員之一H. Vincent Poor說以及普林斯頓大學的臨時工程系主任。
當前用於跟蹤流行病的模型使用醫生和衛生工作者的數據來預測疾病的進展。窮人，邁克爾·亨利·斯特雷特大學電氣工程學教授說，當今使用最廣泛的模型並非旨在解決所追蹤疾病的變化。這種無力解釋疾病的變化可能使領導者更難以應對疾病的傳播。瞭解突變如何影響傳播或毒力可以幫助領導者決定何時制定隔離令或向某個地區分配更多資源。
“實際上，這些是物理的東西，但是在此模型中，它們被抽象為參數，可以幫助我們更輕鬆地理解政策和突變的影響，” Poor說。
如果研究人員能夠正確說明應對疾病傳播的措施，他們可以為領導者提供重要的見解，幫助他們應對流行病時可以採取的最佳措施。研究人員正在以3月17日發表在《美國國家科學院院刊》上的工作為基礎。在那篇文章中，他們描述了他們的模型如何能夠跟蹤由疾病生物的突變引起的流行擴散的變化。研究人員現在正在努力調整模型，以考慮到為遏制流行病而採取的公共衛生措施。
研究人員的工作源於他們對通過社交網絡進行的信息移動的檢查，這與生物感染的傳播有著顯著的相似之處。值得注意的是，信息的傳播受到信息本身的微小變化的影響。例如，如果某些東西對接收者而言變得更加令人興奮，那麼他們可能會更傾向於將其傳遞或傳遞給更廣泛的人群。通過對這種變化進行建模，人們可以看到消息中的更改如何改變其目標受眾。
普爾說：“通過網絡傳播謠言或信息與通過人群傳播病毒非常相似。”“不同的信息具有不同的傳輸速率。我們的模型允許我們考慮信息在網絡中傳播時的變化以及這些變化如何影響傳播。”
信息理論領域的專家Poor說：“我們的模型對於個人之間的物理連接網絡是不可知的。”他的工作幫助建立了現代手機網絡。“信息被抽象為連接節點的圖形;這些節點可能是信息源，或者可能是潛在的感染源。”
正如我們在COVID-19病毒中所看到的那樣，在每天持續變化的大流行期間，要獲得準確的信息非常困難。普爾說：“這就像一場野火。您不能總是等到收集數據來做出決策時，擁有模型可以填補這一空白。”
“希望這種模型可以為領導者提供另一種工具，以更好地理解例如COVID-19病毒以比預期更快的速度傳播的原因，從而幫助他們部署更有效，及時的對策。” Poor說。
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