病毒，例如引起COVID-19的病毒，由于在人口稠密地区人们之间的复杂互动网络，在大城市中传播迅速。但是，在规模较小的农村社区，病毒如何在人与人之间传播还不太为人所知，从而导致公共卫生和经济决策建立在缺乏信息和过度概括的模型基础上。
由惠廷工程学院计算机科学家和网络安全专家Anton Dahbura领导的一个团队正在开发一种新的模型，它能更准确地理解和预测疾病的传播，比如COVID-19在大的和小的社区中的传播。
“底线是，你不能把一个人口当作一大桶大理石;感染是一个非常本地化和个性化的过程，”Dahbura说，他是马隆医疗工程中心和约翰霍普金斯大学保证自治研究所的成员，同时也是约翰霍普金斯大学信息安全研究所的执行董事。“然而，目前的模型非常一般化，没有考虑不同类型和规模的社区，也没有考虑跨越广阔地理区域的延迟时间。我们的模型两者兼顾。”
发达的帮助下Mathias Unberath,助理研究教授计算机科学和马龙中心的一员,随着Lingxin郝和艾米丽同意约翰霍普金斯的人口中心,新模型设想的人口非常本地化和特定的“模块”的人,他们的住处,和共享的社区空间,如办公室、学校、商店和餐馆。它考虑到与一组模块交互的人也可能与另一组模块交互，获取和传播感染。
Dahbura解释说:“我们的想法是把一个模块连接到另一个模块，以一种层次化的方式，这样它们就像乐高积木一样组合在一起，创造出一个完整的系统，从单个的住宅和社区到城市、州以及其他地方。”
研究人员说,他们的模型不仅可以更准确地跟踪和预测疾病的传播,而且还将执行比当前更一般的模型评估启动和停止的影响减缓措施如社会距离、卫生计划,学校和商业闭包,和旅行限制。新模型还将基于当地社区的参与来评估检测和疫苗的影响。
该团队的最终目标是能够在一个复杂但可访问的仪表板上运行他们的模型，该仪表板将模拟病毒的传播，但在反映这些努力如何影响感染率之前，要考虑到缓解措施，如呆在家里的订单。
Dahbura的团队正在开发一个分布式编程环境，以便在大量的计算机上运行该模型，以扩大能够精确建模的区域。
达布拉说:“我们有点武断地从俄克拉荷马州巴恩斯达尔的一个小社区开始，那里有大约1500人，500户人家，以及一家一元杂货店，我们从那里开始。”“我们希望为决策者提供更准确的工具，而不是非常高水平的模型和不正确或不准确的理论，来预测和控制流行病。”
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标签信息安全研究所，马龙医疗工程中心，冠状病毒，covid-19
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