一种优化大流行锁定策略的基于移动性的方法

一种对 传播进行建模的新策略结合了智能手机捕获的人们运动数据，并有望帮助制定最佳锁定政策。英国华威大学的 Ritabrata Dutta 及其同事在开放获取期刊PLOS Computational Biology 上发表了这些发现。

有证据表明，封锁可有效减轻 的传播。然而，它们确实带来了很高的经济成本，而且在实践中，并不是每个人都遵循政府关于封锁的指导。因此，Dutta 及其同事提出，最佳锁定 策略将在控制持续的 大流行和最小化锁定的经济成本之间取得平衡。

为了帮助指导这种策略，研究人员开发了新的数学模型来模拟 的传播。这些模型专注于英国和法国，并使用一种称为近似贝叶斯计算的统计方法——它们结合了公共卫生数据和人们运动变化的数据，这些数据由谷歌通过 Android 设备捕获;此移动数据可作为衡量锁定政策有效性的指标。

然后，研究人员展示了如何使用称为最优控制的数学技术将他们的模型应用于为英国和法国设计最优锁定策略。他们表明，可以设计有效的锁定协议，允许工作场所和学校部分重新开放，同时考虑到公共卫生成本和经济成本。这些模型可以实时更新，并且可以适用于任何可以获得可靠公共卫生和谷歌移动数据的国家。

“我们的工作为流行病学模型和现实世界数据之间的更大整合打开了大门，通过使用超级计算机，确定减轻大流行影响的最佳公共政策，”杜塔说。“在不久的将来，政策制定者可能能够表达某些优先级标准，而广泛使用不同数据集的计算引擎可以确定最佳行动方案。”

接下来，研究人员计划改进他们在全国范围内的模型，以在更小范围内工作;具体而言，英国 348 个地方当局中的每一个

研究人员补充说：“大数据、流行病学模型和超级计算机的集成可以帮助我们实时设计最佳锁定策略，同时平衡公共卫生和经济成本。”

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