Какие компьютерные модели называются симуляциями, выберите ответ

Обновлено: 01.07.2024

Имитационное моделирование безопасно и эффективно решает реальные проблемы. Он представляет собой важный метод анализа, который легко проверить, передать и понять. Во всех отраслях и дисциплинах имитационное моделирование предоставляет ценные решения, предоставляя четкое представление о сложных системах.

Биты, а не атомы. Моделирование позволяет экспериментировать с действительным цифровым представлением системы. В отличие от физического моделирования, такого как создание копии здания в масштабе, имитационное моделирование основано на компьютере и использует алгоритмы и уравнения. Программное обеспечение для моделирования обеспечивает динамическую среду для анализа компьютерных моделей во время их работы, включая возможность просмотра их в 2D или 3D.

Моделирование используется в бизнесе по-разному, и оно часто используется, когда проведение экспериментов на реальной системе невозможно или нецелесообразно, часто из-за стоимости или времени.

Возможность анализировать модель во время ее выполнения отличает имитационное моделирование от других методов, таких как методы с использованием Excel или линейного программирования. Благодаря возможности проверять процессы и взаимодействовать с имитационной моделью в действии быстро формируются понимание и доверие.

Чтобы узнать, чем имитационное моделирование отличается от традиционного математического моделирования, и проверить, применимо ли оно к вашим задачам, попробуйте AnyLogic самостоятельно — загрузите Personal Learning Edition бесплатно. Эта версия специально разработана для самообучения, поэтому вы можете свободно исследовать мир симуляторов!

Можно также начать с нашего технического описания, основанного на презентации Лайла Уоллиса, директора PwC. В нем сравниваются различные подходы к моделированию и анализу бизнес-стратегий, а также демонстрируется коммерческое использование моделирования с примерами из практики всемирно известных компаний.

безопасная среда

экономия денег и времени

визуализация

понимание динамики

повышенная точность

справляться с неопределенностью

Использование моделирования на примере: имитационное моделирование для эффективного обслуживания клиентов

Этот конкретный пример также может быть применим к более общей проблеме управления человеческими и техническими ресурсами, когда компании естественным образом стремятся снизить стоимость недоиспользуемых ресурсов, технических экспертов или оборудования, например.

Поиск оптимального количества персонала для обеспечения заданного качества обслуживания клиентов, посещающих банк.

Во-первых, для банка уровень обслуживания определялся как средний размер очереди. Затем были выбраны соответствующие системные показатели, чтобы задать параметры имитационной модели: количество и частота прибытий клиентов, время, которое кассир тратит на обслуживание клиента, и естественные вариации, которые могут возникать во всех этих параметрах, в частности, во время обеда. спешки и сложные запросы.

Затем была создана блок-схема, соответствующая структуре и процессам отдела. В имитационных моделях необходимо учитывать только те факторы, которые влияют на анализируемую проблему. Например, доступность офисных услуг для корпоративных клиентов или кредитного отдела не влияет на услуги для физических лиц, поскольку они физически и функционально разделены.

Наконец, после ввода данных модели можно запустить симуляцию и наблюдать за ее работой с течением времени, что позволяет уточнять и анализировать результаты. Если средний размер очереди превышал указанный лимит, количество доступного персонала увеличивалось и проводился новый эксперимент. Это может происходить автоматически, пока не будет найдено оптимальное решение.

В целом можно очень быстро изучить несколько сценариев, используя разные параметры. Их можно проверять и опрашивать во время работы и сравнивать друг с другом. Таким образом, результаты моделирования и симуляции внушают уверенность и ясность как аналитикам, инженерам, так и менеджерам.

Моделирование — лучший подход к решению бизнес-задач

Узнайте почему в официальном документе "Разработка прорывных бизнес-стратегий с помощью моделирования"

Вычислительное моделирование — это использование компьютеров для моделирования и изучения сложных систем с использованием математики, физики и информатики.Вычислительная модель содержит множество переменных, характеризующих изучаемую систему. Моделирование выполняется путем корректировки переменных по отдельности или в комбинации и наблюдения за результатами. Компьютерное моделирование позволяет ученым проводить тысячи смоделированных экспериментов с помощью компьютера. Тысячи компьютерных экспериментов определяют несколько лабораторных экспериментов, которые с наибольшей вероятностью решат изучаемую проблему.

Современные вычислительные модели позволяют изучать биологическую систему на нескольких уровнях. Модели развития болезни включают молекулярные процессы, межклеточные взаимодействия и то, как эти изменения влияют на ткани и органы. Изучение систем на нескольких уровнях известно как многомасштабное моделирование (МСМ).

Вычислительные модели используются для моделирования и изучения сложных биологических систем. Изображение предоставлено ISB

Модели прогнозирования погоды делают прогнозы на основе многочисленных атмосферных факторов. Точные прогнозы погоды могут защитить жизнь и имущество, а также помочь коммунальным предприятиям планировать увеличение мощности, которое происходит при экстремальных климатических изменениях.

В авиасимуляторах используются сложные уравнения, которые управляют полетом самолета и реагируют на такие факторы, как турбулентность, плотность воздуха и осадки. Симуляторы используются для обучения пилотов, проектирования самолетов и изучения того, как на самолет влияют изменения условий.

Моделирование землетрясений направлено на спасение жизней, зданий и инфраструктуры. Вычислительные модели предсказывают, как состав и движение конструкций взаимодействуют с подстилающими поверхностями, чтобы повлиять на то, что происходит во время землетрясения.

Отслеживание инфекционных заболеваний. Вычислительные модели используются для отслеживания инфекционных заболеваний среди населения, определения наиболее эффективных вмешательств, а также мониторинга и корректировки вмешательств для уменьшения распространения болезни. Выявление и внедрение мер, направленных на сдерживание распространения болезни, имеют решающее значение для спасения жизней и снижения нагрузки на систему здравоохранения во время пандемий инфекционных заболеваний.

Клиническая поддержка принятия решений. Вычислительные модели интеллектуально собирают, фильтруют, анализируют и представляют информацию о здоровье, чтобы предоставить врачам рекомендации по лечению заболеваний на основе подробных характеристик каждого пациента. Системы помогают обеспечить информированный и последовательный уход за пациентом при его переводе в соответствующие больничные учреждения и отделения и сдаче различных анализов в ходе курса лечения.

Прогнозирование побочных эффектов лекарств. Исследователи используют компьютерное моделирование, чтобы помочь разработать лекарства, которые будут наиболее безопасными для пациентов и с наименьшей вероятностью будут иметь побочные эффекты. Такой подход может сократить много лет, необходимых для разработки безопасного и эффективного лекарства.

Моделирование распространения инфекционных заболеваний для определения эффективных вмешательств. Точное моделирование инфекционных заболеваний опирается на многочисленные большие наборы данных. Например, оценка эффективности социального дистанцирования в отношении распространения гриппоподобных заболеваний должна включать информацию о дружбе и взаимодействии отдельных лиц, а также стандартные биометрические и демографические данные. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают новые вычислительные инструменты, которые могут включать новые доступные наборы данных в модели, предназначенные для определения наилучших направлений действий и наиболее эффективных вмешательств во время пандемического распространения инфекционных заболеваний и других чрезвычайных ситуаций в области общественного здравоохранения.

Многомасштабное моделирование (MSM) — это сложный тип вычислительного моделирования, который включает в себя несколько уровней биологической системы. Изображение предоставлено ISB.

Отслеживание эволюции вируса во время распространения инфекционного заболевания. РНК-вирусы, такие как ВИЧ, гепатит В и коронавирус, постоянно мутируют, вырабатывая лекарственную устойчивость, избегая иммунного ответа и вызывая новые инфекции. Образцы секвенированных патогенов от тысяч инфицированных можно использовать для идентификации миллионов эволюционирующих вариантов вируса. Исследователи, финансируемые NIBIB, создают вычислительные инструменты для включения этих важных данных в анализ инфекционных заболеваний медицинскими работниками. Новые инструменты будут созданы в сотрудничестве с CDC и доступны в Интернете для исследователей и медицинских работников. Этот проект улучшит эпиднадзор и лечение заболеваний во всем мире и позволит разработать более эффективные стратегии искоренения болезней.

Преобразование беспроводных данных о состоянии здоровья в улучшение здоровья и здравоохранения. Устройства для мониторинга здоровья в больницах и носимые датчики, такие как умные часы, генерируют огромные объемы данных о состоянии здоровья в режиме реального времени.Медицинское обслуживание на основе данных обещает быть быстрым, точным и менее дорогим, но непрерывные потоки данных в настоящее время превышают возможности использования информации. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают вычислительные модели, которые преобразуют потоковые данные о здоровье в полезную форму. Новые модели обеспечат физиологический мониторинг в режиме реального времени для принятия клинических решений в Национальной детской больнице. Команда математиков, биомедицинских информатиков и персонала больниц будет создавать общедоступные данные и программное обеспечение. Проект будет использовать рынок беспроводных медицинских услуг стоимостью 11 миллиардов долларов, чтобы значительно улучшить здравоохранение.

Человеческое и машинное обучение для индивидуального управления вспомогательными роботами. Чем серьезнее двигательные нарушения человека, тем сложнее ему управлять вспомогательными механизмами, такими как кресла-коляски с электроприводом и роботизированные руки. Доступные средства контроля, такие как устройства для вдоха и выдоха, не подходят для людей с тяжелым параличом. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают систему, позволяющую людям с тетраплегией управлять роботизированной рукой, одновременно продвигая физические упражнения и поддерживая остаточные двигательные навыки. В технологии используются интерфейсы «тело-машина», которые реагируют на минимальное движение конечностей, головы, языка, плеч и глаз. Первоначально, когда пользователь двигается, машинное обучение усиливает сигнал для выполнения задачи с помощью робота-манипулятора. Помощь сокращается по мере того, как машина передает управление все более опытному пользователю. Этот подход направлен на то, чтобы расширить возможности людей с тяжелым параличом и предоставить интерфейс для безопасного обучения управлению роботами-помощниками.

Компьютерное моделирование и симуляция приобретают все большее значение при разработке и сертификации медицинских устройств, а также для успеха многих производителей на рынке.

Познакомит вас с возможностями моделирования и симуляции.
Подробно описывает препятствия и нормативные требования.
Определяет ссылки на наиболее важные источники.
Дает конкретные советы производителям медицинского оборудования.

1. Что подразумевается под компьютерным моделированием и симуляцией?

а) Определение терминов

Полезное определение терминов «компьютерное моделирование» или «вычислительное моделирование» взято из самого FDA:

Вычислительное моделирование это процесс представления реальной системы с помощью компьютера и последующего запуска моделирования с помощью реализация числовой схемы.

Frontiers in Medicine, сентябрь 2018 г., том 5, статья 241, Tina Morrison (FDA) et. др.

Одним из возможных применений такого моделирования и симуляции является «медицина in silico». Это можно определить следующим образом:

Это прямое использование компьютерного моделирования для диагностики, лечения или профилактики заболеваний. В частности, медицина in silico характеризуется моделированием, симуляцией и визуализацией биологических и медицинских процессов на компьютерах с целью имитации реальных биологических процессов в виртуальной среде.

b) Моделирование и имитация в других отраслях

Использование компьютерных моделей и моделирования широко распространено и в других отраслях:

Производители автомобилей моделируют краш-тесты. Они используют краш-тесты с реальными автомобилями в первую очередь для проверки и улучшения компьютерных моделей.
Разработка летательных аппаратов и проверка их летных характеристик изначально осуществляется исключительно на компьютерах.
Прогноз погоды основан на компьютерных моделях.
Производители рассчитывают механические свойства новых продуктов с помощью таких методов, как метод конечных элементов.

< бр />

Рис. 1. Использование компьютерных моделей и моделирования в других отраслях: краш-тесты, погодные условия, гидромеханика

2. Применение компьютерного моделирования в медицинской технике

Производители медицинских устройств могут использовать компьютерное моделирование и симуляцию на всех этапах жизненного цикла устройства.

а) Разработка медицинских устройств

Производители должны обосновать «выбранное решение»

Такие законы, как MDR и IVDR, требуют от производителей соблюдения общих требований безопасности и производительности. К ним относятся требования для

Механическая, электрическая, электромагнитная и биологическая безопасность устройств.
Надежность и безопасность при первом отказе
Соответствие характеристикам производительности

Производители должны обосновать, почему они выбрали конкретное решение, например. конкретный дизайн:

«Документация должна […] включать обоснование […] решений, принятых для удовлетворения этих [общих требований безопасности и производительности].

MDR, Приложение II, Глава 4.

Это обоснование будет особенно успешным, если производители смогут продемонстрировать, что другие решения уступают выбранному решению.

Для этого можно использовать моделирование и симуляцию

Очень эффективный способ сделать это — смоделировать альтернативные решения на компьютере и выбрать наилучший вариант. Эти параметры включают:

Подбор материалов
Конструкция компонентов, например форма, толщина материала.
Дизайн и расположение антенн
Дизайн пользовательских интерфейсов

< бр />

Рис. 2: Использование моделирования на примере имплантируемого инфузионного насоса. Слева направо: моделирование конструкции антенны, нагрузки на корпус в случае падения, пользовательского интерфейса, профиля давления и скорости потока (источник: Ansys)

Однако моделируется не только само устройство, но и люди, использующие устройство, включая их анатомию и физиологию.

Рис. 3: Моделирование людей с их костными структурами, выдыхаемым воздухом и их органами (здесь сердце). Источники: Cadfem Medical, Ansys, YouTube

б) Производство

Некоторые производители используют компьютерное моделирование для имитации производственных процессов, например:

Наполнение товаров
Стерилизация и дезинфекция
Проектирование измерительных систем

c) Верификация, проверка и авторизация

Доказательства того, что медицинское устройство является безопасным и эффективным и обеспечивает обещанные клинические преимущества, можно получить частично или полностью с помощью компьютерных моделей.

В некоторых случаях FDA даже принимало решение об авторизации медицинских устройств исключительно на основе таких моделей и симуляций. Сюда входит устройство, чья «совместимость с МРТ» должна быть доказана.

Кроме того, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) одобрило устройство для «3D-маммографии», диагностические характеристики которого оценивались с использованием синтетических (!) изображений. Для этого производитель смоделировал как грудь (например, размер, содержание жира, геометрию, молочные протоки, сосуды, поражения), так и само медицинское изделие.

< /p>

Рис. 4: Синтетические изображения, которые использовались для демонстрации работы устройства для цифрового томосинтеза молочной железы (DBT) и, как следствие, для его авторизации (Источник) (щелкните, чтобы увеличить)

В результате большая часть клинических исследований была проведена путем моделирования с клиническими испытаниями in-silico.

d) Послепродажный этап

Моделирование также может помочь производителям на послепродажном этапе:

Схемы ошибок в полевых условиях можно смоделировать с помощью компьютерных моделей и определить причины
Производители могут быстро опробовать различные меры по устранению неполадок и выбрать лучший вариант.
Модели также можно использовать для проверки и проверки этих мер и подтверждения их эффективности властям.
Модели помогают прогнозировать будущие ошибки. Они также позволяют производителям моделировать экстремальные ситуации.

д) Резюме

Едва ли найдется этап жизненного цикла устройства, на котором нельзя использовать моделирование и симуляцию. FDA соглашается.

Рис. 5: FDA видит ряд приложений для компьютерного моделирования и симуляции (источник). (нажмите, чтобы увеличить)

3. Преимущества (и не только) для производителей медицинского оборудования

а) Примеры

Преимущества компьютерного моделирования и симуляции очевидны:

Скорость разработки может быть увеличена, поскольку нет необходимости разрабатывать физические прототипы.
Устройства безопаснее, потому что можно изучить различные варианты и выбрать лучший вариант.
Устройства также можно тестировать в экстремальных условиях, что еще больше повышает их безопасность.
Эксперименты на животных можно свести к минимуму или даже полностью исключить.
Дорогое настольное тестирование можно частично заменить компьютерными моделями.
Стоимость и продолжительность клинических исследований можно свести к минимуму.
Меньше пациентов должны участвовать в клинических исследованиях.
Возможно расширение когорты пациентов за счет включения искусственных пациентов.

б) Резюме

Компьютерное моделирование имеет следующие преимущества:

Сокращение времени выхода на рынок
Снижение затрат
Безопасные устройства
Меньше этических конфликтов в результате испытаний на животных и клинических исследований

Но и у этих методов есть своя цена. Подробнее об этом ниже.

4. Нормативные требования к компьютерному моделированию и симуляции

а) Европа

Даже современные законы, такие как MDR и IVDR, не содержат конкретных требований по использованию компьютерных моделей для разработки медицинских устройств. Однако они явно предусматривают их использование и моделирование.

при необходимости, результаты биофизических или модельных исследований, достоверность которых была продемонстрирована заранее; (Приложение I, 10.1a))
результаты испытаний, таких как инженерные, лабораторные, моделирование использования и испытания на животных [. ]; (Приложение II, 6.1.a))
доклинические испытания, например, лабораторные испытания, испытания с имитацией использования, компьютерное моделирование, использование моделей на животных (Приложение VII, 4.5.4.a))

ISO 13485 требует от производителей:

Проверить свои компьютеризированные системы
Проверьте их процессы
Проверить измерительное оборудование
Планирование процессов мониторинга и измерения
Используйте соответствующие статистические методы.

б) США/FDA

Конгресс США поручил FDA продвигать и регулировать использование компьютерного моделирования и моделирования. В августе 2011 года компания уже опубликовала документ «Развитие регуляторной науки в FDA».

В 2018 году Тина Моррисон, продвигающая этот вопрос в FDA, объяснила в статье "Frontiers in Medicine" возможности, предлагаемые "вычислительным моделированием медицинских устройств", и необходимые «нормативная наука».

Еще до этого она играла ключевую роль в разработке руководящего документа «Отчетность об исследованиях с использованием компьютерного моделирования при подаче заявок на медицинские устройства», окончательная версия которого доступна с 2016 года.

Как следует из названия, в этом документе описывается, какую документацию ожидает FDA. Но он не содержит конкретных указаний по проверке моделей.

c) ASME V&V 40

В этом документе описываются шаги, которые должны предпринять производители при проверке моделей компьютеров.

Рис. 6. ASME сообщает производителю, какие шаги он должен предпринять, чтобы продемонстрировать «достоверность» своей модели (Источник)

Эти шаги включают:

Формулировка интересующего вопроса
Укажите, на какой именно вопрос должна ответить модель. Например, сколько жидкости следует удалить у пациентов, находящихся на диализе?
Описание контекста использования (COU)
COU описывает, какую роль играет компьютерная модель в ответе на вопрос, и каков конкретный объект компьютерной модели. Например, он будет моделировать жидкостное отделение пациента, чтобы оценить гидрогенизацию.
Анализ рисков
Риски определяются влиянием модели на решение производителя и последствиями этого решения. Например, влияние модели было бы больше, если бы производитель полагался исключительно на модель.
Установление «целей достоверности»
Здесь документ ASME описывает многочисленные аспекты (см. рис. 7), для которых производители должны определить критерии. Они варьируются от анализа ошибок дискретизации до адекватности модели, ее формул и констант и проверки компаратора, используемого для проверки модели.

< бр />

Рис. 7: ASME перечисляет аспекты, на которые производители должны обратить внимание, пытаясь продемонстрировать «надежность» своих компьютерных моделей. (нажмите, чтобы увеличить)

5. Использование компьютерного моделирования и имитации на практике

а) Проблемы

Преимущества компьютерных моделей для разработки и авторизации медицинских устройств очевидны. Однако на практике производители сталкиваются с многочисленными проблемами:

Нехватка экспертов
Эксперты, способные разрабатывать компьютерные модели и моделировать медицинские устройства, встречаются редко, и их трудно нанять.
Неопределенность нормативно-правовой базы
Поскольку европейские органы власти и уполномоченные органы не развивают регуляторную науку в той же степени, что и в США, некоторая неопределенность нормативно-правовой базы сохраняется. Будут ли симуляции и проверка моделей признаны? Сколько других доказательств ожидается?
Высокая стоимость инструментов
Существует множество инструментов с открытым исходным кодом.Но обычно они имеют очень ограниченную сферу применения. Кроме того, отсутствует поддержка проверки этих инструментов, а удобство использования оставляет желать лучшего. С другой стороны, профессиональные инструменты могут быть очень дорогими.
Время, необходимое для разработки и проверки моделей
Разработка и проверка компьютерных моделей занимает очень много времени. Например, на 3D-модель маммографии ушло 1,75 года. Однако, если бы модель не использовалась, на это ушло бы четыре года.

b) Дальнейшие действия

Как и при любом путешествии в неизвестность, мы рекомендуем следующие рекомендации:

Начните с четких и очень ограниченных вопросов.
Нанимайте людей, которые имеют хотя бы некоторый опыт в этой теме и которым нравится проект.
Получите помощь, например, в виде совета или обучения.
Быстро учиться на ошибках и адаптировать вопросы, методы и инструменты.
Не изобретайте ничего заново, используйте то, что уже существует: поставщики услуг, такие как Cadfem Medical, предлагают «моделирование как услугу» с (предварительно) проверенными моделями устройств и людей (органов, анатомии).
Используйте непредвзятость FDA и предложите следовать рекомендации Тины Моррисионс (FDA) использовать CM&S для одобрения.

6. Резюме

а) Альтернативы почти нет – в том числе из-за новых конкурентов

В долгосрочной перспективе для большинства производителей может уже не стоять вопрос о том, используют ли они компьютерное моделирование и симуляцию для разработки, проверки и авторизации своих устройств или нет.

Без этих методов они не смогут конкурировать с конкурентами. И конкуренция не обязательно может быть их нынешними конкурентами. На рынок выйдут компании и университеты со своими стартапами, у которых есть инструменты и опыт моделирования и симуляции.

b) Вопрос этики

Но не только конкурентное давление должно побуждать производителей идти по этому пути. Подвергать пациентов и животных ненужным тестам и рискам просто неэтично.

Подход all-in-silico к проведению визуализационных исследований не заменяет, а дополняет или сводит к минимуму традиционные клинические испытания. Например, поэтапное включение результатов вычислений в нормативные документы может помочь уменьшить размер и продолжительность испытаний на людях.

c) Требуются производители, органы власти и уполномоченные органы

То, насколько Европа отстает от многих инициатив США, когда речь идет о нормативно-правовой базе компьютерного моделирования и симуляции, вызывает беспокойство. Желательно более активное взаимодействие властей и уполномоченных органов по этому вопросу.

Производители могут вступить в альянс Avicenna Alliance, чтобы активно способствовать формированию нормативно-правовой базы.

Институт Джонера может оказать еще более интенсивную поддержку для обеспечения ясности регулирования и максимально быстрого и простого моделирования и моделирования.

Примечание. Подробное описание сценария модели можно найти под диаграммой или на вкладке "Технические примечания".

Параметры модели концентратора сценария:

Легенда

Используйте слайд ниже графика, чтобы настроить диапазон дат.

Описания моделей сценариев — см. вкладку «Технические примечания» для получения дополнительной информации

Центр загрузки CalCAT

Центр загрузки предоставляет пользователю интерфейс для загрузки готовых, пользовательских или исторических данных из CalCAT. Исторические данные ограничены данными, полученными и опубликованными с 15 июня 2020 года. Обратите внимание, что ансамблевые оценки для исторических данных вычисляются с использованием текущих методов.

Стандартные загрузки — это файлы, лежащие в основе всех визуализаций на вкладках текущих прогнозов и прогнозов.

Пользовательские загрузки определяются пользователем и включают возможность запрашивать исторические данные.

Шаблоны данных

Пользовательские наборы данных

Предварительный просмотр данных

Ковид действовать сейчас

Covid Act Now предоставляет оценки R-эффективности на уровне штата и округа, принимая во внимание смертность и подтвержденные случаи. Из-за потенциальных задержек в отчетности и ошибок в данных они выполняют сглаживание и требуют данных за 10 предшествующих дней. Оценки на уровне округа на вкладке "Сводные данные" показывают среднее значение R-эффективности за последние семь (7) дней.

Прогнозы эпидемии

Epi Forecasts предоставляет оценки R-эффективности на национальном уровне и на уровне штатов, используя количество случаев в качестве входных данных. Это объясняет задержку от заражения до появления симптомов.

ковидестим

Covidestim рассчитывает эффективные репродуктивные показатели на уровне штатов, используя в качестве входных данных случаи заболевания, смерти и положительные результаты тестов. В него внесены поправки, учитывающие отставание в диагностике, длительность заболевания и риск смертности.

Модель UCSF оценивает изменяющиеся во времени показатели воспроизводства (R_t или R-эффективный), среднее число случаев, инфицированных данным случаем в ходе прогрессирования заболевания у данного человека, для выбранных округов/регионов Bay Area и California. Входные данные модели — это общедоступные ежедневные подсчеты случаев COVID-19, заархивированные New York Times. Исследователи Калифорнийского университета в Сан-Франциско используют метод Валлинги-Тьюниса для оценки количества воспроизводства в реальном времени.

Гарвардская лаборатория Лин

Чтобы получить оценку Rt, группа Xihong Lin из Гарварда использует метод EpiEstim (Cori, A., et al., 2013; Thompson, RN, et al., 2019) для оценки дневного значения Rt, как это реализовано в пакет EpiEstim R. Для метода EpiEstim требуются следующие входные данные: ежедневный положительный прирост числа случаев (используется источник JHU-CSSE), временное окно ежедневного положительного прироста случаев для усреднения (используется 7-дневное окно) и серийный интервал (используется среднее значение 5,2 дня и стандартное отклонение 5,1 дня).

CDPH Валлинга Теунис

Метод Валлинги и Теуниса основан на вероятностной реконструкции цепочек передачи болезни для оценки числа вторичных случаев на одного инфицированного человека. Он надежен и требует только данных о заболеваемости и распределения серийного интервала (время между появлением симптомов в первичном случае и появлением симптомов во вторичных случаях) для оценки % случаев за каждый день, которые были инфицированы. по случаям в предыдущие дни. Эти данные, используемые для оценки, получены из линейного списка случаев CDPH, индексированного по дате появления симптомов. Серийный интервал задается распределением Вейбулла со средним интервалом 5,5 дней. Методология реализована на языке программирования R пакетом R0.

Центр CDPH

Это методология Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии для расчета R0 и R-эффективной, реализованная CDPH. Метод основан на оценке наклона кривой экспоненциального роста временного ряда для новых случаев. CDPH использует официально зарегистрированные данные о случаях заболевания в Калифорнии, проиндексированные по дате эпизода и серийному интервалу в 3 дня.

Анализ текущего прогноза

Ансамбль прогнозов текущей погоды берет медиану всех прогнозов текущей погоды, доступных на определенную дату, и сглаживает ее с помощью трехдневного скользящего среднего. Методология нацелена на то, чтобы быть устойчивой к выбросам и избегать перегибов в медианном прогнозе текущей погоды, когда источник входных данных для ансамблевой оценки недоступен на определенную дату.

Ковид действовать сейчас

Модель CovidActNow представляет собой модель SEIR с разделами для тяжести заболевания и медицинского вмешательства. Каждый округ и штат калибруются отдельно, и R-эффективность выводится на основе данных наблюдений.

Институт показателей и оценки здоровья

IHME использует гибридный подход к моделированию для создания своих прогнозов, который включает в себя элементы статистических моделей и моделей передачи болезней.

Северо-восточный проект MOBS GLEAM

В модели глобальной эпидемии и мобильности (GLEAM) используется стохастическая пространственная эпидемическая модель, основанная на индивидуальных данных. Модель использует данные о мобильности и модели перемещения для имитации моделей пространственного контакта. Вероятные диапазоны основных параметров, таких как R0 и IFR, выводятся из наблюдаемых данных.

Исследование операций Массачусетского технологического института

MIT DELPHI — это стандартная модель SEIR с отделениями для невыявленных случаев и госпитализаций. R-эффективность смоделирована как S-образная кривая, отражающая вмешательство правительства и социальное дистанцирование.

Центр прогнозов COVID-19

Лаборатория Рейха в Университете Массачусетса в Амхерсте является передовым центром прогнозирования гриппа и источником для официальной страницы прогнозирования CDC COVID-19. Принимая другие прогнозы в качестве входных данных, это среднее арифметическое по подходящим моделям совокупных прогнозов смертности. Прогнозы публикуются еженедельно до четырех (4) недель на уровне штата и страны.

Группа по динамике инфекционных заболеваний Университета Джона Хопкинса

Конвейер сценариев COVID – это модель метапопуляции на уровне округа, которая включает модели поездок на работу и стохастическую динамику заболеваемости SEIR. Для создания сценариев долгосрочного планирования модель калибруется с учетом еженедельных случаев инцидентов и смертей на уровне округов, о которых сообщает USAFacts, с использованием нового алгоритма байесовского вывода. Модель проецируется в будущее, делая предположения об эффективности сценариев различных вмешательств, используя фиксированные временные задержки от заражения до подтверждения случая, госпитализации и смерти, а также риски госпитализации, поступления в отделение интенсивной терапии и смерти в зависимости от местоположения. Оценки, полученные с помощью этой модели, включают неопределенность исходного уровня R0, продолжительности инфекционного периода, эффективности политик вмешательства в масштабах штата и стохастичность процесса.

ЛЕММА

LEMMA – это модель SEIR с открытым исходным кодом, в которой есть разделы для госпитализации и тяжести симптомов. Модель откалибрована по данным о госпитализации, отделении интенсивной терапии и смерти с использованием байесовских методов.LEMMA предоставляет достоверные интервалы и сценарии для будущей госпитализации, отделения интенсивной терапии, смерти и Rt. Пользователи могут скачать пакет LEMMA и вводить собственные данные и априорные значения параметров с помощью R или простого интерфейса Excel.

Калифорнийский университет в Ирвине

Эта модель, разработанная Владимиром Мининым и Дэймоном Байером из Калифорнийского университета в Ирвайне, представляет собой модель типа SEIR, стратифицированную по инфекциям, связанным с Омикроном и другими, с отделениями для госпитализации. Модель откалибрована по данным больниц Калифорнии с портала открытых данных Калифорнии с использованием данных о распространенности вариантов COVID из GISAID

Колумбия

Модель Колумбии прогнозирует общенациональные оценки на уровне округов R-эффективных, ежедневных новых подтвержденных случаев, ежедневных новых случаев заражения (как зарегистрированных, так и незарегистрированных), совокупного спроса на больничные койки, отделения интенсивной терапии и аппараты ИВЛ, а также ежедневную смертность ( 2,5, 25, 50, 75 и 97,5 процентили). Данные о случаях заболевания и смерти на уровне округов собраны из Университета Джона Хопкинса и USAFACTS.

Ближайшая перспектива COVID-19 UCSF

CovidNearTerm — это метод начальной загрузки, основанный на авторегрессионной модели, для оценки на уровне округа ожидаемого числа пациентов с COVID-19, которые будут госпитализированы через 2–4 недели в будущем. Он основан на работе исследователей из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (Адам Олшен), Стэнфорда (Кристофер Капфан, Ариадна Гарсия, Изабель Ванг и Маниша Десаи) и Мемориала Слоана-Кеттеринга (Митхат Гонен).

Модель на основе ARIMA

Модельные прогнозы являются результатом использования автоматической модели прогнозирования ARIMA пакета прогнозов. Обратите внимание, что форма модели может различаться в разных округах и в последующих опубликованных прогнозах.

Простая модель роста

Простой прогноз роста предполагает экспоненциальный рост числа новых случаев в соответствии со скоростью, определяемой последним ансамблем R-эффективных. Постоянная доля (9%) новых случаев госпитализируется через фиксированное время после заражения ковидом (7 дней), а госпитализированные пациенты выписываются после фиксированного срока пребывания (8,5 дней).

Прогноз ансамбля

Ансамблевый прогноз берет медиану всех прогнозов, доступных на определенную дату, и сглаживает тренд с помощью сглаженного сплайна. Методология направлена на то, чтобы быть устойчивой к выбросам и избегать артефактов (т. е. резких перегибов), когда медианный прогноз переключается с одного источника на другой.

Центр моделирования сценариев COVID-19 (раунд 12)

Оптимистическая тяжесть предполагает, что тяжесть омикронной инфекции снижается на 70 % по сравнению с дельта-инфекцией среди людей со всеми классами иммунитета.

Пессимистическая тяжесть предполагает, что тяжесть омикронной инфекции снижается на 30 % по сравнению с дельта-инфекцией среди людей со всеми классами иммунитета.

Более высокий уровень ускользания от иммунитета предполагает, что 80 % ранее невосприимчивых людей восприимчивы к инфекции.

Более высокая степень трансмиссивности предполагает, что 50 % ранее невосприимчивых людей восприимчивы к инфекции.

Центр сценариев

ЛЕММА

LEMMA предлагает сценарии, показывающие, как Omicron может повлиять на количество госпитализаций в Калифорнии в ближайшие недели и месяцы.

Оптимистично предполагает, что частота госпитализаций Omicron в иммунонаивном режиме намного ниже, чем в Delta, а продолжительность пребывания короче, чем в Delta.

Central предполагает, что частота госпитализаций Omicron при иммунонативном лечении ниже, чем у Delta.

Пессимистично предполагает, что частота госпитализаций Омикрон в иммунонаивной немного ниже, чем для Дельты, и эффективность бустерной вакцины ниже.

Сценарии LEMMA включают либо «только для COVID» (без случайного COVID), либо «с COVID» (включая случайный COVID). Текущее предположение модели состоит в том, что 40% пациентов с положительным результатом на COVID-19 госпитализируются случайно (не в первую очередь из-за COVID).

LEMMA – это модель SEIR с открытым исходным кодом, в которой есть разделы для госпитализации и тяжести симптомов. Модель откалибрована по данным о госпитализации, отделении интенсивной терапии и смерти с использованием байесовских методов. LEMMA предоставляет достоверные интервалы и сценарии для будущей госпитализации, отделения интенсивной терапии, смерти и Rt. Пользователи могут загрузить пакет LEMMA и ввести свои собственные данные и априорные значения параметров, используя R или простой интерфейс Excel.
Исходные данные

Институт показателей и оценки здоровья (IHME)

Высокая тяжесть предполагает, что частота госпитализаций для Omicron в 2,3 раза выше, а уровень летальности от инфекции в 4,6 раза выше, чем в эталонном сценарии

Лучшие маски предполагают, что использование масок достигает 80 % в течение 7 дней

Booster предполагает, что 100 % тех, кто получил две дозы вакцины, получат третью дозу через 6 месяцев.

Сокращение колебаний предполагает, что тех, кто отвечает в опросах, что они, вероятно, не получат вакцину, убеждают или обязывают сделать вакцину.

Читайте также: