Группа ученых из Наньянского технологического университета Сингапура разработала прогностическую компьютерную модель, которая при тестировании на реальных данных о пандемии предложила стратегии, позволяющие снизить уровень заражения и смертности от COVID-19 в среднем на 72% на основе выборки из четырех стран.
Модель, названная NSGA-II, может быть использована для заблаговременного предупреждения местных органов власти о возможных скачках заболеваемости и смертности от COVID-19, что позволит им быстрее принять соответствующие контрмеры.
Протестировав NSGA-II в четырех азиатских странах с использованием данных, доступных с 1 января 2020 года по 31 декабря 2020 года, команда продемонстрировала, что она могла бы помочь сократить число случаев заражения и смертности от COVID-19 на 76% в Японии, 65% в Южной Корее, 59% в Пакистане и 89% в Непале.
Компьютерная модель достигла этого результата благодаря своевременным и учитывающим специфику страны рекомендациям по оптимальному применению и продолжительности мероприятий по борьбе с COVID-19, таких как домашние карантины, меры социальной дистанцированности и меры индивидуальной защиты, которые помогли бы предотвратить негативное воздействие пандемии.
Команда также показала, что NSGA-II может делать прогнозы относительно ежедневного увеличения числа подтвержденных случаев заболевания и смертей от COVID-19, которые с высокой точностью, на уровне доверия 95%, сравниваются с фактическими случаями, имевшими место в четырех странах за последний год.
Используя возможности машинного обучения, исследовательская группа разработала NSGA-II путем ввода большого количества данных о смертности и инфекциях от COVID-19 по всему миру, доступных за весь 2020 год, что помогло ей изучить динамику развития пандемии. Результаты исследования были опубликованы в научном журнале Sustainable Cities and Society.
Ученые из Сингапура отмечают, что
Основная цель исследования - помочь органам здравоохранения принимать решения на основе данных в борьбе с пандемией COVID-19. Как мы наблюдали в ходе глобальных усилий, не существует универсального решения, и мы надеемся, что наша комплексная программа сможет помочь правительствам на ранней стадии адаптировать решения к потребностям своей страны на разных этапах пандемии. Критические знания, обнаруженные в исторических данных, позволяют нам обеспечить раннее предупреждение, подготовку и профилактику для борьбы с кризисом и повысить устойчивость человеческих сообществ.
Источник: Science Daily
#КОРОНАВИРУС
#ИСКУССТВЕННЫЙИНТЕЛЛЕКТ
#NSGA-II
