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计算有助于全球和地方范围内的感染研究

<p>为纪念澳大利亚大学第一台计算机成立60周年,我们的计算机最新推出了60系列,了解该技术在追踪传染病方面的应用每年有数百万人患有传染病,这些传染病占所有人的四分之一左右</p><p>全球死亡但追踪此类疾病的原因并试图避免其蔓延始终是一项挑战例如,超过15,000名澳大利亚土着儿童在任何时候都患有皮肤溃疡(脓疱病)大多数这些感染都是由一种叫做A组链球菌(GAS)这可以引发导致慢性心脏和肾脏疾病的异常免疫反应青霉素是一种非常有效的治疗方法,但20年内感染的儿童数量没有变化为此找到解决这一问题的方法显然难以治愈问题,我们显然需要一种新的方法这是计算机可以提供帮助的国家卫生和国家卫生部的资金支持医学研究委员会,我们的目标是重新审视孟子研究所在达尔文生成的20年的研究数据使用数学模型,我们希望更好地了解高皮肤酸痛率的驱动因素我们还需要收集详细数据关于可能传播感染的北领地偏远社区内部和之间的丰富社会关系我们将开发代表这些联系的计算机模拟模型及其对感染风险的可能贡献这些模型的结果将有希望为社区提供有关预防和治疗的咨询保持儿童健康的方法那么为什么之前没有使用这种方法呢</p><p>感染的数学和计算模型并不新鲜但是他们处理多个数据源并代表详细的人际交互和差异的能力近年来由于技术的进步而急剧增加计算能力的提高使我们能够结合多样化和互补的信息来提供通过单一研究难以捕捉的丰富性我们可以将来自疾病监测系统,观察性研究和临床试验的数据结合起来利用来自许多国家和地区的数据,我们可以估计全球感染和相关死亡人数这一过程特别有帮助对于贫困等疾病,如皮肤溃疡,最大的负担通常发生在资源受限和健康信息系统经常受限的环境中使用计算机模型我们可以填补不完整,不确定和可变数据的空白我们也可以反映数据通过最佳案例和最坏案例的不确定性imates收集人体运动数据的新方法,以及负责感染传播的社会互动,为行为方面融入模型提供了新的机会手机数据允许高分辨率的社交行为模式和移动性可穿戴传感器设备监测运动,亲近他人和言语模式可用于收集短期和长期社会关系的数据,即使在偏远和难以到达的地区也可以洞察支持健康相关行为的态度,例如选择是否进行免疫,使用社交媒体进行研究但是考虑到通过这些来源提供的大量数据,将信号与噪声分离仍然是一项重大挑战面对如此多样化的信息来源,下一步就是理解所有计算机已经使模拟成为可能人口和疾病传播过程在非常精细的细节水平基于个人的模型(I. BM,不要与计算机科技公司IBM混淆,可以明确代表人口中的每个成员,以及他们的人口统计和健康特征(想想模拟人生的计算机游戏,但更多的打喷嚏)我们可以模拟人们之间的互动如何导致疾病的传播在现代计算出现之前,这种模型所需的计算将是令人望而却步的IBM在20世纪70年代首次用于模拟疾病传播,以模拟流感在1000人口中的传播每个人用一张打卡代表!分布式计算现在可以模拟包含数百万人的人口 IBM是理解地理分布,运输和流动以及社会行为的复杂模式如何成为流行病如大流行性流感和埃博拉病毒的出现和传播的重要工具</p><p>显然,个体行为及其对疾病传播的影响无法确定确切但是,再一次,计算的进步使我们能够通过在模型中加入机会元素来适应这种变化而不是运行单一的“假设”情景,我们可以产生数百万的替代品,代表许多可能的感染途径传播这些模拟有助于我们了解不同人群中疾病模式所观察到的变化,并探讨未来可能见证的所有结果</p><p>该过程有助于评估风险并制定适用于疾病预防和控制的有效和有效疾病的当地适用的公共卫生管理计划优化干预策略以这种方式特别有用的是卫生部门资源薄弱我们不会根除传染病,

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