Новая модель поможет властям безопасно снимать ограничения против COVID-19
Модель берет во внимание привычки людей, уровень их мобильности, а также географические особенности города и темпы прививочной кампании
Ученые из инженерной школы Нью-Йоркского университета в Тандон разработали агентно-ориентированную модель, которая поможет властям планировать снятие противоковидных ограничений даже в райнах с низкими темпами вакцинации. Она рассматривает поведение децентрализованных агентов и то, как оно влияет на поведение всей системы в целом.
Особое внимание при создании модели уделялось городку Нью-Рошель в штате Нью-Йорк. Программа воспроизвела географическую и демографическую структуру и проанализировала как временное, так и пространственное протекание эпидемии. Модель также уделила внимание имеющимся в городе уникальным сообществам, тенденциям в поведении жителей и уровню их мобильности на основе собранных в прошлые года данных.
Ученые отмечают, что для Нью-Рошель модель в некоторой степени бесполезна, потому что город имеет один из самых высоких темпов вакцинации. Но уже сейчас разработка готова консультировать власти других городов, в которых прививочная кампания сильно отстает. Модель может также подсказать, как успешно скорректировать программу вакцинации в регионе.
Как работает эта модель? Она берет во внимание процент вакцинации населения в день. Допустим, он равен 0,5%. В таком случае, если увеличить доступ к массовым мероприятиям, собраниям и общественному транспорту хотя бы на 1% в день, это приведет к росту заболеваемости почти на 30%. А вот уровень вакцинации в 1% ежедневно будет способствовать скорой отмене ограничений. Модель также покажет, что нужно открыть новые пункты вакцинации.
Результаты исследования опубликованы в Advanced Theory and Simulations. Помощь разработчикам оказали ученые из четырех других университетов США.
