새로운 데이터 기반 모델은 마스크 착용이 생명을 구한다는 것을 보여줍니다 – 일찍 시작할수록 좋습니다.

새로운 데이터 기반 모델은 마스크 착용이 생명을 구한다는 것을 보여줍니다 – 일찍 시작할수록 좋습니다.
컴퓨터 모델은 미국의 특정 카운티에서 예방할 수있는 COVID-19 사례 수를 시뮬레이션합니다. Getty Images를 통한 Leontura / DigitalVision 벡터

사우스 캐롤라이나 대학의 컴퓨터 과학 교수 인 Biplav Srivastava 박사와 그의 팀은 마스크 착용이 COVID-19 사례 및 사망에 미치는 영향을 입증하는 데 도움이되는 데이터 기반 도구를 개발했습니다. 그의 모델은 다양한 데이터 소스를 활용하여 "무슨 일이 일어 났을 수 있었을까요?"를 알려주는 대체 시나리오를 만듭니다. 미국 카운티의 마스크 부착 률이 높거나 낮은 경우. 이 인터뷰에서 그는 모델의 작동 방식, 한계 및 그로부터 도출 할 수있는 결론을 설명합니다.

컴퓨터 과학자 Biplav Srivastava는 마스크 착용을 권장하는 초기 정책이 코로나 바이러스의 확산에 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여주는 시뮬레이션 데모를 제공합니다.

이 컴퓨터 모델은 무엇을합니까?

이것은 마스크 착용이 가질 수있는 효과를 보여줄 수있는 전국적인 도구입니다. 사람들이 정기적으로 마스크를 착용하는 카운티라면 그들이 피한 COVID-19 사례와 사망자 수를 보여줄 것입니다. 사람들이 마스크를 쓰지 않는 카운티를 선택하면 그곳에서 예방할 수있는 사례와 사망 수를 보여줍니다.

어떻게합니까?

이를 위해서는 많은 데이터가 필요합니다. 뉴욕 타임즈 미국의 거의 모든 카운티를 조사 여름 동안 마스크 착용 점수 0-5를 그들 각각에게 할당했기 때문에 이것이 모델의 핵심입니다. 또한 실시간 사례 번호를 위해 New York Times 및 Johns Hopkins 데이터를 사용합니다. 인구 규모, 중간 연령 등과 같은 인구 통계에 대한 인구 조사 데이터; 카운티 간의 거리를 측정하기위한 지리 데이터.

이것은 다음과 같은 수학적 기법을 기반으로합니다. 강력한 합성 제어, 약물 연구에 자주 사용되며 대조군이 있고 치료 그룹이 있습니다.

예를 들어 캔자스 주 Wyandotte 카운티를 살펴 보겠습니다. 마스크 착용 점수는 약 3.4 점으로 비교적 높습니다. 모델은 "만약"을 알려주도록 설계 되었기 때문입니다. 시나리오에서는 마스크 착용 점수가 "낮은 마스크 착용"에 대한 기준 인 3.0으로 감소하면 어떤 일이 벌어 졌는지 살펴볼 것입니다. 그러나 사용자는 어떤 일이 발생하는지보기 위해 다른 값도 실험 할 수 있습니다. 전국 마스크 착용 습관 분석 결과 3.0에 도달했습니다. 실제 값은 1.4에서 3.85 사이이며 전국 평균은 2.98입니다.

마스크 착용 점수가 3.0으로 변경되는 날짜를 설정할 수 있습니다. 1 월 1 일부터 101.5 월 150 일까지 실행하도록 설정하면 Wyandotte 카운티는 해당 기간 동안 2 % 더 많은 사례와 XNUMX 명의 더 많은 사망자가 발생했을 것입니다. 사용자가 설정할 수있는 사망률 매개 변수를 기반으로 사망자가 발생했거나 예방 된 횟수를 사용자에게 알려줍니다. 이 예에서는 XNUMX %로 설정되었습니다.

모델은 어떻게 "만약"을 생성합니까? 실제로 발생하지 않았다면 시나리오? 가까운 곳에 있고 인구 통계 및 사례 수가 비슷하지만 마스크 착용 임계 값이 낮은 다른 카운티를 살펴봄으로써이를 수행합니다. 우리 관심 카운티 (치료 그룹)와 유사한 합성 대조군을 형성하기 위해 가중 평균을 도출하려고합니다. 그런 다음 모델은 사례 수 측면에서 두 그룹이 얼마나 다른지 살펴 봅니다. 두 그룹 간의 사례 수 차이는 사망률 매개 변수를 사용하여 사망률 차이로 변환됩니다.

이것은 마스크 착용 정책의 영향에 대해 무엇을 말해줍니까?

마스크 착용을 유지하거나 언제든지 마스크 정책을 구현하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 그러나 그 영향은 일찍 할 때 가장 큽니다. 다른 날짜를 사용하여이 모델을 여러 번 실행하면 마스크 착용 정책 구현이 지연 될수록 영향이 줄어드는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 카운티가 1 월 1 일 마스크 정책을 시행했다면 많은 사례를 예방했을 것입니다. XNUMX 월 XNUMX 일에 실행된다면 영향은 더 적을 것입니다. XNUMX 월에 조치를 취했다면 여전히 사례를 막았을 텐데 아주 적은 수입니다.


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이 모델의 한계는 무엇입니까?

이 도구는 다른 카운티보다 일부 카운티에서 더 잘 작동합니다. 일반적으로 비교 대상이 더 가깝기 때문에 평균에 가까운 카운티에서 가장 잘 작동합니다. The New York Times 마스크 밀착 조사가 여름에 이루어 졌다는 점에도 한계가 있으며 상황은 계속 변하고 있습니다. 따라서 다른 연구원이이 도구를 사용하는 경우 변경 사항을 고려해야합니다.

그러나 여러분이 보시는 것은 마스크 정책을 실행하거나 인구가 정기적으로 마스크를 착용 할 때 긍정적 인 영향을 미친다는 것입니다. 그리고 일찍할수록 더 효과적입니다.

저자에 관하여

Biplav Srivastava, 사우스 캐롤라이나 대학교 컴퓨터 과학 교수. 이 프로그램을 개발하는 데있어 저희 팀인 Sparsh Johri, Kartikaya Srivastava, Chinmayi Appajigowda 및 Lokesh Johri의 작업에 감사드립니다.대화

이 기사는에서 다시 게시됩니다. 대화 크리에이티브 커먼즈 라이센스하에 읽기 원래 기사.


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