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纽约大学的研究人员急于用可能携带COVID-19的3D数据表面捕捉人类互动

来自纽约大学坦顿工程学院和全球公共卫生学院的团队将与流行病学家分享从纽约市医疗和交通场所收集的信息,这些流行病学家试图建立冠状病毒在全世界传播的模型

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NYU researchers are capturing 3D data on human movements – including around public transportation systems – to document surfaces likely to carry COVID-19.

纽约大学的研究人员正在这一领域捕捉关于人类运动和行为的高度详细的三维数据——特别是在医疗设施、公共交通系统和基本服务周围——以记录“表面载体”的复杂景观,从而记录covid19传播的机会。

工作在国家科学基金会快速反应研究(快速)格兰特建议严重的紧迫感,这支研究团队来自纽约大学Tandon工程学院和纽约大学全球公共卫生学院的流行病学发展分析超出了二维的概念,自1854年以来一直在使用,当约翰·斯诺第一次映射霍乱病例识别特定污染井严重的感染源在伦敦当地疫情。

教授们解释说,对医疗和交通设施周围的现状进行快速、重复的记录和测绘,将有助于调查社会距离法规的实施情况,并预测未来接触和传播的模式。Debra Laefer项目的首席研究员,纽约大学土木和城市工程教授经脉同时兼任教授城市信息和其公民科学主管城市科学发展中心(尖端),项目的领头人是托马斯·基什内尔,纽约大学移动健康实验室主任、社会和行为科学的助理教授在全球公共卫生学院。

这项史无前例的研究还将为建立机器学习模型奠定基础,从而加速分析病毒在城市地区的传播方式——不仅是在纽约,而且是在美国各地和其他地方。例如,该项目开创了一种思考和记录传播位置的新方法。这种类型的文档和建模可以很容易地应用于机场、杂货店和操场——任何大群人来的地方,触摸东西,然后离开。

Laefer解释说:“有许多突出的、有文献记载的疾病通过三维空间传播的例子,包括军团病通过供水系统和禽流感通过通风管道。”“我们的研究人员在病人和医院人员离开医疗设施时亲自观察他们,看他们接触了什么,去了哪里。我们收集的数据将生成3 d的基础表面向量通知关键新疾病传播模型,可以从根本上改善公共卫生决策、干预,和风险沟通——这显然需要尽可能迅速和有效的,特别是在情况下像一个全球大流行。”

研究人员收集了包括纽约市地铁系统在内的建筑环境中500个小时的地理空间相互作用,以确定潜在污染的可能位置以及这些位置成为疾病传播点的可能性。这种超本地化的数据对于控制和消除COVID-19以及未来的威胁至关重要。他们称该项目为威慑,目的是在三维空间中发展流行病学机制以加强应对。

Kirchner说:“我们打算将我们的数据广泛提供给社区,以便进行概率建模和优化市政遏制和缓解措施。”“谢谢NSF快速资金,我们将能够限制文档的实现从纽约州州长安德鲁·库莫的暂停行政命令,然后观察后随着时间的推移,任何复苏的病毒预计夏季间歇,现在预计美国军方和世界卫生组织。”

纽约大学坦顿工程学院
纽约大学坦顿工程学院成立于1854年,这是纽约大学土木工程与建筑学院和布鲁克林学院与理工学院(俗称布鲁克林理工学院)的建校之日。2014年1月,两校合并,成立了工程和应用科学教育与研究综合学院,根植于发明和创业的传统,致力于推动技术服务于社会。除了位于布鲁克林的主校区外,纽约大学坦顿分校还与纽约大学的其他学院合作。纽约大学是美国最著名的私立研究型大学之一,与纽约大学阿布扎比分校和上海纽约大学的工程项目有着密切的联系。它运营的Future Labs专注于布鲁克林的初创企业,还有一个屡获殊荣的在线研究生项目。欲了解更多信息,请访问engineering.nyu.edu。

关于城市科学与进步中心
CUSP是一个大学范围的中心,其研究和教育项目集中于城市信息学。以纽约市为实验室,以纽约大学坦顿工程学院为基地,整合和运用纽约大学在自然、数据和社会科学方面的优势,以了解和改善世界各地的城市。CUSP提供一年制应用城市科学硕士学位。信息学。更多关于CUSP的新闻和信息,请访问cusp.nyu.edu。

关于纽约大学全球公共卫生学院
在纽约大学全球公共卫生学院(NYU GPH),我们正在培养具有批判性思维技能、敏锐头脑和创业精神的新一代公共卫生先锋,以重塑公共卫生范式。致力于采用非传统的、跨学科的模式,NYU GPH旨在通过全球公共卫生研究、研究和实践的独特结合来改善全世界的卫生状况。学校位于纽约市中心,并延伸到纽约大学在六大洲的全球网络。创新是我们雄心勃勃的思维和教学方法的核心。更多信息,请访问:publichealth.nyu.edu。

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新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://www.nyu.edu/content/nyu/en/about/news-publications/news/2020/april/3d-data-surfaces-COVID19.html