एक नया डेटा-चालित मॉडल दिखाता है कि मास्क पहनना जीवन बचाता है - और इससे पहले कि आप शुरू करें, बेहतर

एक नया डेटा-चालित मॉडल दिखाता है कि मास्क पहनना जीवन बचाता है - और इससे पहले कि आप शुरू करें, बेहतर
कंप्यूटर मॉडल का अनुकरण करता है कि अमेरिका में किसी विशेष काउंटी में कितने COVID-19 मामलों को रोका जा सकता था गेटी इमेजेस के माध्यम से लेओन्तुरा / डिजिटलविज़न वेक्टर्स

दक्षिण कैरोलिना विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर डॉ। बिप्लव श्रीवास्तव और उनकी टीम ने एक डेटा-संचालित उपकरण विकसित किया है जो COVID-19 मामलों और मौतों पर मास्क पहनने के प्रभाव को प्रदर्शित करने में मदद करता है। उनका मॉडल वैकल्पिक परिदृश्य बनाने के लिए विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोतों का उपयोग करता है जो हमें बता सकते हैं कि "क्या हो सकता है?" अगर अमेरिका में एक काउंटी में मुखौटा पालन की उच्च या निम्न दर थी। इस साक्षात्कार में, वह बताते हैं कि मॉडल कैसे काम करता है, इसकी सीमाएं और हम इससे क्या निष्कर्ष निकाल सकते हैं।

कंप्यूटर वैज्ञानिक बिप्लव श्रीवास्तव अनुकरण के एक डेमो को यह दिखाने के लिए प्रदान करते हैं कि कोरोवायरस के प्रसार पर मुखौटा पहनने की सिफारिश करने के लिए पहले की नीतियां एक बड़ा अंतर रखती हैं।

यह कंप्यूटर मॉडल क्या करता है?

यह एक राष्ट्रव्यापी उपकरण है जो मास्क पहनने के प्रभाव को दिखा सकता है। यदि यह एक काउंटी है जहां लोग नियमित रूप से मुखौटे पहनते हैं, तो यह आपको दिखाएगा कि कितने सीओवीआईडी ​​-19 मामले और मृत्यु से वे बचते हैं। यदि आप एक काउंटी चुनते हैं जहाँ लोग मास्क नहीं पहनते हैं, तो यह आपको दिखाएगा कि वहाँ कितने मामलों और मौतों को रोका जा सकता था।

इसे यह कैसे करना है?

हमें ऐसा करने के लिए बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता है। न्यूयॉर्क टाइम्स अमेरिका में लगभग हर काउंटी का सर्वेक्षण किया गर्मियों में और उनमें से प्रत्येक को 0-5 का मुखौटा पहनने का स्कोर सौंपा गया है, इसलिए यह मॉडल के केंद्र में है। हम वास्तविक समय केस संख्या के लिए न्यूयॉर्क टाइम्स और जॉन्स हॉपकिन्स डेटा का भी उपयोग करते हैं; जनसांख्यिकी के लिए जनगणना डेटा जैसे जनसंख्या आकार, औसत आयु और अधिक; और भौगोलिक डेटा काउंटियों के बीच की दूरी को मापने के लिए।

यह एक गणितीय तकनीक पर आधारित है जिसे कहा जाता है मजबूत सिंथेटिक नियंत्रण, जो अक्सर दवा अनुसंधान में उपयोग किया जाता है, जहां एक नियंत्रण समूह होता है और एक उपचार समूह होता है।

उदाहरण के लिए, चलो व्यानडोटे काउंटी, कंसास को देखें। इसमें लगभग 3.4 की अपेक्षाकृत उच्च मुखौटा पहने हुए स्कोर है। क्योंकि मॉडल हमें यह बताने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि "क्या होगा?" परिदृश्य, यह देखेगा कि मास्क पहनने का स्कोर घटकर 3.0 हो गया, जो कि "कम मास्क-पहनने" के लिए हमारा कटऑफ है, लेकिन उपयोगकर्ता क्या होता है यह देखने के लिए अन्य मूल्यों के साथ भी प्रयोग कर सकता है। हम राष्ट्रव्यापी मुखौटा पहनने की आदतों के विश्लेषण के आधार पर 3.0 पर पहुंचे। वास्तविक मूल्य 1.4 और 3.85 के बीच था, जिसका राष्ट्रीय औसत 2.98 था।


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हम एक तारीख निर्धारित कर सकते हैं जिस पर मास्क पहनने का स्कोर 3.0 में बदल जाए। यदि हम इसे 1 जून से 1 अक्टूबर तक चलाने के लिए निर्धारित करते हैं, तो यह हमें बताता है कि वायंडोट्टे काउंटी में उस अवधि में 101.5% अधिक मामले और 150 से अधिक मौतें हुई होंगी। यह उपयोगकर्ता को बताता है कि मृत्यु दर पैरामीटर के आधार पर कितनी मौतें हुई हैं या रोकी गई हैं जो उपयोगकर्ता सेट कर सकता है। इस उदाहरण में, इसे 2% पर सेट किया गया था।

कैसे मॉडल "क्या अगर?" परिदृश्य अगर यह वास्तव में नहीं हुआ? यह अन्य काउंटियों को देखते हुए ऐसा करता है जो समान जनसांख्यिकी और मामले की गिनती के समान हैं, लेकिन कम मुखौटा पहने हुए दहलीज हैं। यह सिंथेटिक नियंत्रण समूह बनाने के लिए भारित औसत के साथ आने की कोशिश करता है जो हमारी काउंटी ऑफ इंटरेस्ट (उपचार समूह) के समान है। मॉडल तब देखता है कि मामले की गणना के संदर्भ में दोनों समूहों ने कितना बदलाव किया है। दो समूहों के बीच मामले की संख्या में अंतर को मृत्यु दर के अंतर में बदलकर मृत्यु दर पैरामीटर का उपयोग किया जाता है।

यह हमें मुखौटा पहनने वाली नीतियों के प्रभाव के बारे में क्या बताता है?

किसी भी समय मास्क पहनना या मुखौटा नीति लागू करना सहायक हो सकता है। लेकिन इसका असर सबसे ज्यादा तब होता है जब आप इसे जल्दी करते हैं। जब आप अलग-अलग तिथियों का उपयोग करके कई बार इस मॉडल को चलाते हैं, तो आप देखते हैं कि मास्क पहनने की नीति को लागू करने में देरी होने से प्रभाव कम हो जाता है। इसलिए अगर एक काउंटी ने 1 जून को मुखौटा नीति लागू की, तो इससे कई मामलों को रोका जा सकता था। यदि यह 1 जुलाई को कार्य करता है, तो इसका प्रभाव कम होगा। यदि यह अगस्त में काम करता है, तो यह अभी भी मामलों को रोक सकता है, लेकिन बहुत कम संख्या में।

इस मॉडल की सीमाएँ क्या हैं?

यह उपकरण दूसरों की तुलना में कुछ काउंटियों के लिए बेहतर काम करता है। सामान्य तौर पर, यह काउंटियों के साथ सबसे अच्छा काम करता है जो औसत के करीब हैं, क्योंकि इसके खिलाफ तुलना करने के लिए करीब मैच होंगे। इस अर्थ में भी एक सीमा है कि गर्मियों में न्यूयॉर्क टाइम्स मुखौटा पालन सर्वेक्षण किया गया था, और चीजें बदलती रहती हैं। इसलिए यदि अन्य शोधकर्ता इस उपकरण का उपयोग करते हैं, तो उन्हें परिवर्तनों के लिए ध्यान देना होगा।

लेकिन आप जो देखते हैं वह यह है कि जब आप मुखौटा नीति लागू करते हैं या जनसंख्या नियमित रूप से मास्क पहनती है, तो यह सकारात्मक प्रभाव डालता है। और जितना पहले आप इसे करेंगे, उतना ही प्रभावी होगा।

के बारे में लेखक

बिप्लव श्रीवास्तव, दक्षिण कैरोलिना विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर। मैं इस कार्यक्रम को विकसित करने में अपनी टीम, स्पर्ष जौहरी, कार्तिकेय श्रीवास्तव, चिन्मयी अप्पाजीगौड़ा और लोकेश जौहरी के काम को स्वीकार करना चाहूंगा।वार्तालाप

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.


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