一種優(yōu)化大流行鎖定策略的基于移動性的方法

一種對 傳播進行建模的新策略結合了智能手機捕獲的人們運動數據，并有望幫助制定最佳鎖定政策。英國華威大學的 Ritabrata Dutta 及其同事在開放獲取期刊PLOS Computational Biology 上發(fā)表了這些發(fā)現。

有證據表明，封鎖可有效減輕 的傳播。然而，它們確實帶來了很高的經濟成本，而且在實踐中，并不是每個人都遵循政府關于封鎖的指導。因此，Dutta 及其同事提出，最佳鎖定 策略將在控制持續(xù)的 大流行和最小化鎖定的經濟成本之間取得平衡。

為了幫助指導這種策略，研究人員開發(fā)了新的數學模型來模擬 的傳播。這些模型專注于英國和法國，并使用一種稱為近似貝葉斯計算的統(tǒng)計方法——它們結合了公共衛(wèi)生數據和人們運動變化的數據，這些數據由谷歌通過 Android 設備捕獲;此移動數據可作為衡量鎖定政策有效性的指標。

然后，研究人員展示了如何使用稱為最優(yōu)控制的數學技術將他們的模型應用于為英國和法國設計最優(yōu)鎖定策略。他們表明，可以設計有效的鎖定協(xié)議，允許工作場所和學校部分重新開放，同時考慮到公共衛(wèi)生成本和經濟成本。這些模型可以實時更新，并且可以適用于任何可以獲得可靠公共衛(wèi)生和谷歌移動數據的國家。

“我們的工作為流行病學模型和現實世界數據之間的更大整合打開了大門，通過使用超級計算機，確定減輕大流行影響的最佳公共政策，”杜塔說。“在不久的將來，政策制定者可能能夠表達某些優(yōu)先級標準，而廣泛使用不同數據集的計算引擎可以確定最佳行動方案。”

接下來，研究人員計劃改進他們在全國范圍內的模型，以在更小范圍內工作;具體而言，英國 348 個地方當局中的每一個

研究人員補充說：“大數據、流行病學模型和超級計算機的集成可以幫助我們實時設計最佳鎖定策略，同時平衡公共衛(wèi)生和經濟成本。”

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