Вычислительная модель имитирует множество переменных, влияющих на передачу COVID-19. В ней используются исходные данные, которые уже применяют, чтобы спрогнозировать число случаев заболевания и госпитализаций.
Дальше в нее добавляют другие факторы, например, показатели вакцинации, использование масок, а также количество прорывных инфекций. Последнее — это случаи, при которых вакцинированный человек заболевает той же болезнью, которую вакцина призвана предотвратить.
Исследовательская группа может изменить параметры вычислительной модели, чтобы посмотреть, что произойдет с новым вариантом. Также можно вычислить условия, при которых удастся снизить распространение новых, более заразных штаммов. Модель показывает, какой уровень вакцинации и ограничений необходим для предотвращения нового варианта вируса.
Мы хотим, чтобы политики и заинтересованные стороны располагали наиболее актуальной информацией, чтобы они могли принимать оптимальные решения.
Мехршад Садрия, аспирант прикладной математике в Ватерлоо
Исследователи планируют разработать модель, включающую еще больше факторов, влияющих на распространение COVID-19 в конкретных сообществах.
Мы хотели бы исследовать, как распространение коронавируса влияет на людей разных возрастов, а также сравнить различные уровни вакцинации между возрастными группами и внутри них.
Мехршад Садрия, аспирант прикладной математике в Ватерлоо
Читать далее
Вероятно, протоны гораздо меньше, чем считалось ранее
Астрономы сфотографировали черную дыру в центре спиральной галактики
Грибок, заражающий ковидных пациентов «черной плесенью», научился обходить иммунитет