Au fur et à mesure que la pandémie de coronavirus SRAS CoV-2 progresse, les modèles mathématiques aident à prendre des décisions difficiles. L'un d'eux a été amélioré par des scientifiques de Princetown et de Carnegie Mellon. Il contient une thèse intéressante - voyez laquelle.
Les modèles mathématiques utilisés jusqu'à présent pour suivre l'évolution de l'épidémie utilisent des données obtenues auprès des médecins et des employés des services médicaux. Selon le professeur H. Vincent Poor, l'un des chercheurs et doyen par intérim du département d'ingénierie de l'Université de Princeton, ces modèles ne prennent pas en compte l'important - la mutation de la maladie.
Savoir comment une mutation peut affecter la transmission et la virulence du virus peut aider les gouvernements à évaluer l'impact de la lutte contre une épidémie avant que des restrictions ne soient mises en place. Grâce au modèle, il leur sera plus facile de prendre des décisions concernant l'introduction d'une quarantaine ou son retrait dans une zone donnée. Si les mesures pour lutter contre la propagation du virus sont des modèles correctement mathématiques, les dirigeants des États se font une idée des mesures à prendre pour lutter avec succès contre la pandémie.
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Le virus se propage comme ... des informations sur les réseaux sociaux
Le travail des scientifiques repose sur une hypothèse très intéressante - à leur avis, la propagation des infections biologiques est très similaire au flux de ragots ou d'informations via les médias sociaux. Et le degré de diffusion de l'information est influencé même par ses légères modifications. Par exemple, plus un message est passionnant, plus il est susceptible d'être transmis à un groupe plus large de personnes.
Selon Poor, différentes informations ont des vitesses de transmission différentes, c'est-à-dire de déplacement. Le modèle des scientifiques suit les changements dans les informations qui se propagent sur le Web et comment ces changements affectent sa diffusion.
En raison de la situation très dynamique, il est extrêmement difficile d'obtenir des informations précises sur le coronavirus. Selon Poor, «cela peut être comparé à un incendie. Vous ne pouvez pas toujours attendre de collecter les données pour prendre une décision - notre modèle peut vous aider à combler cette lacune. »
Les scientifiques espèrent qu'en appliquant leur modèle, les dirigeants du monde entier disposeront d'un outil pour mieux comprendre pourquoi le COVID-19 se propage plus rapidement que prévu. Ainsi, ils seront aidés à mettre en œuvre des contre-mesures plus efficaces.
Les co-auteurs du modèle sont: Rashad Eletreby, Yong Zhuang, Kathleen Carley et Osman Yağan de Carnegie Mellon. Le travail a également été partiellement soutenu par le Bureau de la recherche militaire, la National Science Foundation et le Bureau de la recherche navale.
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Sources: Science Daily
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