Monday, October 25, 2021
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COVID-19 प्रसार के मॉडलिंग के लिए नए तरीके में लोगों की गतिविधियों पर रीयल-टाइम डेटा शामिल है



COVID-19 के प्रसार के मॉडलिंग के लिए एक नई रणनीति में लोगों की गतिविधियों पर स्मार्टफोन से कैप्चर किए गए डेटा को शामिल किया गया है और इष्टतम लॉकडाउन नीतियों के विकास में सहायता के वादे को दर्शाता है। वारविक यूनिवर्सिटी, यूके के रिताब्रत दत्ता और उनके सहयोगियों ने इन निष्कर्षों को ओपन-एक्सेस जर्नल पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी में प्रस्तुत किया। सबूत बताते हैं कि लॉकडाउन COVID-19 के प्रसार को कम करने में प्रभावी हैं। हालांकि, वे एक उच्च आर्थिक लागत पर आते हैं, और व्यवहार में, हर कोई लॉकडाउन पर सरकारी दिशानिर्देशों का पालन नहीं करता है। इस प्रकार, दत्ता और उनके सहयोगियों का प्रस्ताव है, एक इष्टतम लॉकडाउन रणनीति चल रही COVID-19 महामारी को नियंत्रित करने और लॉकडाउन की आर्थिक लागत को कम करने के बीच संतुलन बनाएगी। इस तरह की रणनीति का मार्गदर्शन करने में मदद करने के लिए, शोधकर्ताओं ने नए गणितीय मॉडल विकसित किए जो COVID-19 के प्रसार का अनुकरण करते हैं। मॉडल इंग्लैंड और फ्रांस पर ध्यान केंद्रित करते हैं और – अनुमानित बायेसियन गणना के रूप में ज्ञात एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए – वे सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा और लोगों के आंदोलनों में परिवर्तन पर डेटा दोनों को शामिल करते हैं, जैसा कि Google द्वारा Android उपकरणों के माध्यम से कैप्चर किया गया है; यह गतिशीलता डेटा लॉकडाउन नीतियों की प्रभावशीलता के एक उपाय के रूप में कार्य करता है। फिर, शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि कैसे उनके मॉडल को इष्टतम नियंत्रण नामक गणितीय तकनीक का उपयोग करके इंग्लैंड और फ्रांस के लिए इष्टतम लॉकडाउन रणनीतियों को डिजाइन करने के लिए लागू किया जा सकता है। उन्होंने दिखाया कि प्रभावी लॉकडाउन प्रोटोकॉल तैयार करना संभव है जो सार्वजनिक स्वास्थ्य लागत और आर्थिक लागत दोनों को ध्यान में रखते हुए कार्यस्थलों और स्कूलों को आंशिक रूप से फिर से खोलने की अनुमति देता है। मॉडल को वास्तविक समय में अपडेट किया जा सकता है, और उन्हें किसी भी देश के लिए अनुकूलित किया जा सकता है जिसके लिए विश्वसनीय सार्वजनिक स्वास्थ्य और Google गतिशीलता डेटा उपलब्ध हैं। दत्ता कहते हैं, “हमारा काम महामारी विज्ञान के मॉडल और वास्तविक दुनिया के डेटा के बीच एक बड़े एकीकरण का द्वार खोलता है, सुपर कंप्यूटर के उपयोग के माध्यम से, महामारी के प्रभावों को कम करने के लिए सर्वोत्तम सार्वजनिक नीतियों का निर्धारण करता है।” “एक दूर-दूर के भविष्य में, नीति निर्माता कुछ प्राथमिकता मानदंड व्यक्त करने में सक्षम हो सकते हैं, और एक कम्प्यूटेशनल इंजन, विभिन्न डेटासेट के व्यापक उपयोग के साथ, कार्रवाई का सर्वोत्तम तरीका निर्धारित कर सकता है।” इसके बाद, शोधकर्ताओं ने अपने देश-व्यापी मॉडल को छोटे पैमाने पर काम करने के लिए परिष्कृत करने की योजना बनाई है; विशेष रूप से, यूके के 348 स्थानीय जिला प्राधिकरणों में से प्रत्येक शोधकर्ता कहते हैं, “बड़े डेटा, महामारी विज्ञान मॉडल और सुपरकंप्यूटर का एकीकरण हमें सार्वजनिक स्वास्थ्य और आर्थिक लागत दोनों को संतुलित करते हुए वास्तविक समय में एक इष्टतम लॉकडाउन रणनीति तैयार करने में मदद कर सकता है।” कहानी स्रोत: पीएलओएस द्वारा प्रदान की जाने वाली सामग्री। नोट: सामग्री को शैली और लंबाई के लिए संपादित किया जा सकता है। .



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