Một mô hình cải thiện công tác theo dõi dịch bệnh bằng cách tính toán các biến đổi của bệnh dịch vừa được phát triển, giúp các nhà lãnh đạo đánh giá được hiệu quả của các biện pháp ứng phó, trước khi triển khai thật sự.
"Chúng tôi nghiên cứu các biện pháp can thiệp như kiểm dịch, cách ly người dân,…xem chúng tác động đến sự lây lan của dịch bệnh như thế nào, cùng với các biến đổi của mầm bệnh trong quá trình lây lan", H. Vincent Poor, Quyền trưởng Khoa Kỹ thuật của Đại học Princeton, một trong những nhà nghiên cứu, cho biết.
Mô hình theo dõi dịch bệnh hiện nay dựa trên dữ liệu từ các bác sĩ và nhân viên y tế để đưa ra dự đoán về tiến triển của bệnh. Poor, cũng là giáo sư về kỹ thuật điện của Đại học Michael Henry Strater, cho biết, các mô hình đang được sử dụng rộng rãi hiện nay vốn không được xây dựng để giải thích các biến đổi của bệnh dịch, do vậy, các nhà lãnh đạo sẽ rất khó khăn trong việc đưa ra quyết định nhằm ngăn chặn sự lây lan của dịch bệnh. Không có mô hình nào giúp các nhà lãnh đạo ra quyết định khi nào thì cần đưa ra lệnh cách ly, hay tăng cường hỗ trợ cho các địa phương.
“Ngoài đời thực là các đối tượng cụ thể, bằng vật chất, nhưng trong mô hình, đó là các tham số giúp ta dễ hình dung được tác động của các chính sách và sự biến đổi của dịch bệnh”.
Nếu tính toán được tác động của các biện pháp ngăn chặn dịch bệnh đối với xã hội thì sẽ cung cấp cho các nhà lãnh đạo những thông tin quan trọng để đưa ra các quyết sách khi đối mặt với đại dịch.
Trong Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Mỹ ngày 17/3, các nhà nghiên cứu đã mô tả cách thức theo dõi những biến đổi của dịch bệnh, khi virus gây bệnh đột biến và điều chỉnh mô hình để tính toán các biện pháp y tế cộng đồng cần thực hiện nhằm ngăn chặn dịch bệnh.
Các nhà nghiên cứu bắt đầu từ việc theo dõi thông tin qua các mạng xã hội, với những điểm tương đồng cần lưu tâm với sự lây nhiễm bệnh. Đáng chú ý, thông tin được lan truyền thường có những thay đổi nhỏ so với nội dung nguyên gốc. Ví dụ, nếu một thông tin nào đó thú vị, nó sẽ nhiều khả năng được chia sẻ cho những người khác. Và mỗi lần chia sẻ, nội dung của nó sẽ có một vài thay đổi, tùy theo đối tượng và mục đích chia sẻ. Bằng cách mô hình hóa các biến thể này, người ta có thể biết các thay đổi trong thông điệp sẽ tác động như thế nào đến các đối tượng mục tiêu ban đầu.
"Sự lan truyền một tin đồn, hoặc thông tin qua mạng, rất giống với sự lây lan của virus trong cộng đồngi. Các mẫu thông tin khác nhau có tốc độ truyền khác nhau. Mô hình của chúng tôi cho phép xem xét các thay đổi thông tin khi nó lan truyền qua mạng và cách những thay đổi đó tác động đến sự lan truyền".
"Mô hình của chúng tôi là dự đoán về mối quan hệ kết nối giữa các cá nhân”, Poor, cũng là một chuyên gia trong lĩnh vực lý thuyết thông tin, đã hỗ trợ xây dựng các mạng điện thoại di động hiện đại, nói. "Thông tin được trừu tượng hóa thành các biểu đồ nút kết nối; chúng có thể là nguồn thông tin hoặc nguồn lây nhiễm tiềm năng".
Thật khó để có được thông tin chính xác trong khi đại dịch COVID-19 đang diễn và thay đổi hàng ngày. "Giống như một đám cháy. Không thể chờ đến khi thu thập đủ dữ liệu để đưa ra quyết định. Cần có ngay một công cụ để giúp các nhà lãnh đạo hiểu rõ hơn việc lây lan của dịch bệnh, từ đó giúp họ có các biện pháp đối phó hiệu quả và kịp thời hơn", Poor nói.
Diệu Huyền (CESTI) - Theo sciencedaily.com