华盛顿大学圣路易斯分校(Washington University in St. Louis)的数学家斯蒂芬·g·克兰茨(Steven G. Krantz)把他的注意力转向了covid19的建模，希望更好的预测能够帮助减少传播和拯救生命。
“将军”“将军”与奥古斯塔大学乔治亚医学院传染病学部理论与数学建模实验室主任Arni S.R. Srinivasa Rao合作。
他们最新的研究——现在可以在医学预印本服务器medRxiv上找到——预测了65岁以上的人有一种或三种潜在疾病的住院人数:高血压、心血管疾病和肺部疾病。
研究人员估计，在美国有1300万这样的人需要得到保护，以避免covid19，从而减少大量的住院治疗和相关的死亡。
饶新的模型依赖于一种叫做小波的数学工具。“Krantz”与Rao合作，在过去的六周内准备了五份出版物，以改进对新型冠状病毒的各种预测。
“小波第一次提供了一种方法来观察报告的大小和调整后的流行病大小之间的差异，”艺术学院的数学和统计学教授Krantz说。科学。
小波是一种振荡，就像它的名字所暗示的那样，它上升，达到顶峰，然后像波一样消退。小波在30多年前首次用于信号处理，它在流行病建模中很有用，因为它可以通过估计漏报的数量来帮助填补理解上的空白。波动越高，漏报率就越高，而波动越小，漏报率就越高。
近期内关于新的COVID-19感染的预测
Krantz和Rao准备的最新模型提供了关于高危人群中新的COVID-19感染数量的近期和近期的未来预测。研究人员指出，并非所有的COVID-19感染都需要住院治疗，更好地预测需要住院治疗的患者的潜在数量有助于资源规划。
住院的患者年龄在65岁及以上的更普遍基础条件可能区间31633 (20310 non-ICU住院和11323 ICU招生)到94666 (60779 non-ICU住院和33866 ICU招生)情况下,2020年4月至6月,根据新模型,它尚未同行评议。
Krantz和Rao已经赶紧在一般的科学杂志上分享了他们的相关小波工作，包括感染控制和传播。《医院流行病学》、《当代科学》和《理论生物学》杂志。
他们使用来自世界卫生组织(World Health Organization)等机构的公开的COVID-19数据，模拟了不同国家首次出现高峰前的漏报(包括漏诊)情况。他们也关注在特定国家发生的事情。例如，他们的一项基于有限数据的发现表明，3月初美国可能有多达9万例covid19病例，尽管当时官方统计显示只有500例。
Meyer小波(图片:Wikipedia)“我可以告诉你，如果我向《纯数学》杂志提交了一篇纯数学论文，并试图说服编辑快速修改它，在大多数情况下，我都会被嘲笑，”Krantz说。“但显然，COVID-19的流行是一个至关重要的话题，Rao和我正在做的工作是及时而有意义的。
Krantz说:“确定流感大流行的真正规模对制定政策很重要。”“仅考虑到报道的震级是不够的。我们从读者那里得到的反馈都是一致支持和赞赏的。”
“将军”第一次见到拉奥大约是在六年前，当时“将军”正担任《美国数学学会学报》的编辑。拉奥在大约三年前开始合作，并于2018年访问了华盛顿大学。
” Krantz说，Rao是一位杰出的数学建模师，他的作品广为人知。“在过去的20年里，他一直致力于对艾滋病、丙肝和禽流感等流行病的数学和随机建模。”
Krantz说:“对于以前的疫情，没有对漏报进行研究的一个可能的原因是，对每日报告和更新的重视程度没有对COVID-19那么高。”这是首次出现如此强烈的国际关注实时报告的疫情。
“将军”此前曾将数学模型应用于制药企业，并与一名整形外科医生合作，利用几何图形和小波设计整形手术流程。
“这是令人满意的，因为，不像我的纯数学工作，我实际上可以和非专业人士谈论我在做什么，”Krantz说。“我也可以和非专业人士谈论我的COVID-19工作，这项工作具有重大的社会意义。
“我的数学可以产生社会影响，甚至拯救生命，这对我来说意义重大。”
WashU对COVID-19
的回复请访问coronavirus.wustl.edu以获取关于WashU更新和政策的最新信息。查看所有关于COVID-19的故事。
新闻旨在传播有益信息，英文原版地址：https://source.wustl.edu/2020/04/mathematical-model-predicts-covid-19-hospitalizations-for-those-with-underlying-conditions/