Der Zuschuss der National Science Foundation wird Forschern helfen, bessere Modelle zur Vorhersage der Ausbreitung einer Epidemie zu entwickeln: University of Dayton, Ohio

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Eine Epidemie breitet sich im ländlichen Mittleren Westen anders aus als in einer Großstadt. Daher wird der Forscher Subramanian Ramakrishnan von der University of Dayton 231.185 US-Dollar eines Zuschusses der National Science Foundation in Höhe von 650.000 US-Dollar verwenden, um bessere Modelle zur Vorhersage der lokalen und regionalen Ausbreitung zu entwickeln, anstatt einen einheitlichen nationalen Ansatz zu verwenden.

„Es könnte zu ehrgeizig sein, ein Modell für das gesamte Land, jedes Land, auszuprobieren“, sagte Ramakrishnan, außerordentlicher Professor für Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik an der UD. „Es ist nicht so, als würde man ein universelles Modell für die Gesetze der Schwerkraft konstruieren, die für alles im Universum gelten. Die Dynamik von Epidemien ist je nach Ort unterschiedlich, daher ist es sehr wichtig, Modelle zu erstellen, die für die betreffende Dynamik spezifisch sind.

„Die Einschränkungen bestehender Vorhersagemodelle, die während des Ausbruchs von COVID-19 in den USA offensichtlich wurden, unterstreichen die Notwendigkeit neuer Erkenntnisse in diesem Bereich. Wie wir gesehen haben, wurde alles auf Kriegsbasis zusammengestellt, um frühzeitig auf COVID-19 zu reagieren, und aber wir waren nicht ausreichend vorbereitet oder hätten zumindest viel besser mit grundlegendem Wissen ausgestattet sein können.“

Ramakrishnan, Projektleiter, wird mit Manish Kumar, Professor für Maschinenbau an der University of Cincinnati, und Shelley Erhlich, Ärztin und Epidemiologin am Cincinnati Children’s Hospital Medical Center, zusammenarbeiten. Sie werden sich darauf konzentrieren, wie Unsicherheiten im menschlichen Verhalten und bei der Übertragung von Krankheiten eine Epidemie antreiben, und auf die Herausforderungen der Vorhersage angesichts der Einschränkungen bei der Beschaffung zuverlässiger früher Daten. Sogar innerhalb lokaler Bereiche wollen sie eine Reihe von Modellen erstellen, die kurz- und mittelfristig von Best-Case- bis Worst-Case-Szenarien reichen.

„Sie sind sich nicht ganz sicher, wie sehr Sie frühen Daten vertrauen können. Es gibt immer diese unvermeidliche Zeitverzögerung zwischen einer Ausbreitung einer Infektion vor Ort und dem Sammeln dieser Daten durch das öffentliche Gesundheitssystem“, sagte Ramakrishnan. „Deshalb müssen wir auch Modelle erstellen, die flexibel genug sind, um so zeitnah wie möglich mit den Daten zu interagieren und daraus zu lernen.“

Auf diese Weise können lokale und regionale Gesundheitsbehörden laut Ramakrishnan frühzeitige Interventionen wie physische Distanzierung und Maskierung angemessen verschreiben.

Um den Zuschuss zu sichern, zeigte die Gruppe einen Machbarkeitsnachweis unter Verwendung von COVID-19-Übertragungsdaten aus dem Bundesstaat Ohio und Hamilton County, Ohio, für den Monat April 2020. Sie stellten fest, dass ihre vorläufigen Modelle für die Bundesstaatsdaten gut und sogar noch besser funktionierten für Bezirksdaten, die Ramakrishnan sagte, „bekräftigt diese Vorstellung, dass diese Modelle wahrscheinlich effektiver für kleinere geografische Regionen sind, was wiederum sehr wichtig zu wissen ist.“

Zwei UD-Doktoranden werden bei der Forschung helfen, Modelle und Simulationen ausführen und mathematische Analysen unter der Leitung des Teams durchführen. Sie haben auch die Möglichkeit, in Artikeln, in denen Forschungsergebnisse veröffentlicht werden, als Autoren genannt zu werden. Ramakrishnan hofft, UD-Studenten im Grundstudium gewinnen zu können, indem es sich um ein Stipendium für NSF-Forschungserfahrung für Studenten bewirbt.

„Fortschritte in der Forschung wären viel langsamer und viel weniger aufregend ohne die Beiträge von Studentenforschern“, sagte Ramakrishnan. „Akademische Forschung lebt von der Möglichkeit, Studenten zu inspirieren und auszubilden. Sie ist ein grundlegender Bestandteil unserer Arbeit.“

Klicken Sie hier, um die vollständige Zusammenfassung der NSF-Auszeichnung zu lesen. Für weitere Informationen über die Forschung kontaktieren Sie Ramakrishnan unter [email protected].

Für Interviews kontaktieren Sie bitte Shawn Robinson, Associate Director of News and Communications, unter [email protected].