सभी रोग मॉडल में कर रहे हैं ‘गलत’ है, लेकिन वैज्ञानिकों का काम कर रहे हैं तय करने के लिए है कि-ScienceDaily


एक अंतरराष्ट्रीय टीम के शोधकर्ताओं ने विकसित किया है एक नया गणितीय उपकरण है कि मदद कर सकता है, वैज्ञानिकों को वितरित करने के लिए और अधिक सटीक भविष्यवाणियों के लिए कैसे सहित रोगों COVID-19 के माध्यम से फैल, कस्बों और शहरों में दुनिया भर में.

रेबेका मॉरिसन, एक कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर पर विश्वविद्यालय कोलोराडो के बोल्डर, अनुसंधान का नेतृत्व किया. साल के लिए, वह चला गया है, एक की मरम्मत की दुकान के प्रकार के लिए गणितीय मॉडल-उन तार के समीकरणों और मान्यताओं है कि वैज्ञानिकों का उपयोग करने के लिए बेहतर समझते हैं, उनके आसपास की दुनिया की गति से जलवायु परिवर्तन करने के लिए कैसे रसायनों में जला एक विस्फोट.

के रूप में मॉरिसन डाल दिया, “मेरा काम शुरू होता है जब मॉडल शुरू करने के लिए विफल.”

वह और उसके सहयोगियों ने हाल ही में अपनी जगहें सेट पर एक नई चुनौती है: महामारी विज्ञान के मॉडल । क्या कर सकते हैं शोधकर्ताओं करते हैं, दूसरे शब्दों में, जब अपने पूर्वानुमान के लिए संक्रामक रोगों के प्रसार को नहीं वास्तविकता से मेल?

में आज प्रकाशित एक अध्ययन में जर्नल अराजकता, मॉरिसन और गणितज्ञ Americo कन्हा में बदल गया करने के लिए 2016 के फैलने Zika वायरस के रूप में एक परीक्षण के मामले में. वे रिपोर्ट है कि एक नए तरह का उपकरण कहा जाता है एक “एम्बेडेड विसंगति ऑपरेटर” में सक्षम हो सकता है मदद करने के लिए वैज्ञानिकों को ठीक करें मॉडल है कि कम गिर के अपने लक्ष्यों-प्रभावी ढंग से संरेखित मॉडल के परिणाम के साथ वास्तविक दुनिया डेटा.

मॉरिसन है बाहर बिंदु जल्दी है कि उसके समूह के निष्कर्षों के लिए विशिष्ट हैं Zika. लेकिन टीम पहले से ही है की कोशिश कर रहा करने के लिए अनुकूल है, उनके तरीकों में मदद करने के लिए शोधकर्ताओं के आगे पाने के लिए एक दूसरे वायरस, COVID-19.

“मुझे नहीं लगता कि इस उपकरण के लिए जा रहा है को हल करने के लिए किसी भी महामारी विज्ञान के संकट पर अपने स्वयं के,” मॉरिसन ने कहा. “लेकिन मुझे आशा है कि यह हो जाएगा शस्त्रागार में एक और उपकरण के epidemiologists और मॉडलर आगे बढ़ रहा है.”

जब मॉडल असफल

अध्ययन पर प्रकाश डाला गया एक आम मुद्दा है कि मॉडलर का सामना.

“वहाँ बहुत कुछ कर रहे हैं, जहां स्थितियों की एक मॉडल पूरी तरह से मेल खाती है वास्तविकता. परिभाषा के द्वारा, मॉडल सरलीकृत कर रहे हैं, वास्तविकता से” मॉरिसन ने कहा. “में कुछ तरह से या किसी अन्य, सभी मॉडलों के लिए गलत कर रहे हैं.”

कन्हा में, एक सहायक प्रोफेसर पर रियो डी जनेरियो के राज्य विश्वविद्यालय, और उनके सहयोगियों के खिलाफ दौड़ा कि बहुत समस्या कई साल पहले. वे कोशिश कर रहे थे करने के लिए अनुकूल एक आम प्रकार का रोग मॉडल-कहा जाता है एक अतिसंवेदनशील, उजागर, संक्रमित या बरामद (सेईर) मॉडल — विश्राम करने के लिए Zika वायरस फैलने से खत्म करने के लिए शुरू. 2015 में और 2016 में, इस रोगज़नक़ बड़े पैमाने पर दौड़ा, के माध्यम से ब्राजील और दुनिया के अन्य भागों में, के कारण के हजारों के मामलों में गंभीर जन्म दोष शिशुओं.

समस्या: कोई बात नहीं क्या शोधकर्ताओं की कोशिश की, उनके परिणामों से मेल नहीं खाती की दर्ज संख्या Zika मामलों में, कुछ मामलों में miscalculating संक्रमित लोगों की संख्या हजारों की दसियों द्वारा.

इस तरह के एक कमी असामान्य नहीं है, कुन्हा ने कहा.

“कार्रवाई आज तुम ले जाएगा के पाठ्यक्रम को प्रभावित रोग,” उन्होंने कहा. “लेकिन आप नहीं होगा देखने के परिणाम है कि कार्रवाई के लिए एक सप्ताह या यहां तक कि एक महीने. इस प्रतिक्रिया प्रभाव बहुत मुश्किल है पर कब्जा करने के लिए एक मॉडल है।”

के बजाय परियोजना का परित्याग, कन्हा और मॉरिसन के लिए मिलकर देखते हैं अगर वे ठीक कर सकता है । विशेष रूप से, उन्होंने कहा: अगर मॉडल नहीं था नकल वास्तविक दुनिया डेटा, वे उस डेटा का उपयोग करने के लिए फैशन एक बेहतर मॉडल है?

दर्ज एम्बेडेड विसंगति ऑपरेटर. आप तस्वीर कर सकते हैं इस उपकरण के साथ, जो मॉरिसन पहली बार विकसित करने के लिए अध्ययन के भौतिकी के दहन के रूप में, एक तरह की जासूसी बैठता है कि भीतर की हिम्मत एक मॉडल है । जब शोधकर्ताओं ने डेटा फ़ीड करने के लिए उपकरण है, यह देखता है और प्रतिक्रिया करने के लिए जानकारी है, तो पुनर्लेखनों मॉडल के अंतर्निहित समीकरणों को बेहतर करने के लिए वास्तविकता से मेल.

“कभी कभी, हम नहीं जानते कि सही समीकरण में उपयोग करने के लिए एक मॉडल है,” कुन्हा ने कहा. “के पीछे विचार यह उपकरण जोड़ने के लिए एक सुधार करने के लिए हमारे समीकरण है.”

इस पद्धति ने कार्य किया. दे के बाद अपने ऑपरेटर अपनी बात करते हैं, मॉरिसन और कन्हा में पता चला कि वे लगभग सफाया के बीच की खाई को मॉडल के परिणाम और सार्वजनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड.

ईमानदार होने के नाते

टीम नहीं है पर रोक Zika. मॉरिसन और कन्हा कर रहे हैं पहले से ही काम करने को तैनात करने के लिए अपने ही करने के लिए रणनीति में सुधार करने की कोशिश की coronavirus महामारी.

मॉरिसन संदेह है कि किसी भी रोग मॉडल होगा कभी 100% सही हो. लेकिन, उसने कहा, इन उपकरणों अभी भी कर रहे हैं के लिए अमूल्य बताए सार्वजनिक स्वास्थ्य के निर्णय-विशेष रूप से अगर मॉडलर सामने कर रहे हैं के बारे में उनके क्या परिणाम कर सकते हैं या नहीं बता सकते हैं आप के बारे में एक बीमारी है ।

“इस महामारी से पता चला है कितना मुश्किल यह करने के लिए मॉडल एक वास्तविक प्रणाली है,” मॉरिसन ने कहा. “लेकिन मुझे आशा है कि लोगों को नहीं ले करने के लिए है कि इसका मतलब यह है कि हम पर भरोसा नहीं करना चाहिए हमारे वैज्ञानिकों.”



Source link

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *