Provider(s):

You must log in in order to see contact information. If you don't have an account, you can ask for one on this form.
Nakkushaiguste leviku ja pandeemiapuhangute realistlik simulaator, mis põhineb metapopulatsiooni stohhastilisel mudelil nimega GLEAM, kasutades reaalse maailma andmeid rahvaloenduse ja liikuvuse kohta.

GLEAMvizi simulaator on GLEAMi mudelit rakendav klient-server rakendus, mis on mõeldud kasutamiseks epidemioloogidele ja poliitikakujundajatele pandeemiaohtude analüüsimiseks, nende arengu prognoosimiseks ja nende mõju minimeerivate sekkumisstrateegiate väljatöötamise väljakutsetega toimetulemiseks.

GLEAM on stohhastiline metapopulatsioonimudel, mis kasutab kolme põhikihti - populatsioonikiht, liikuvuskiht ja haiguskiht. Maailma rahvastik jaguneb enam kui 3200 alarühmaks, mille keskmes on suuremad lennuettevõtjate transpordi sõlmpunktid: elanikkonna kiht kasutab SEDACi projekti Gridded Population of the World andmeid (https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/collection/gpw-v4). Need rahvaloenduse piirkonnad on omavahel ühendatud kahe erineva liikumisvõrgustikuga, pikamaa liikuvus kasutab OAGist kogutud andmeid lennureisijate kohta, samas kui lühimaa liikuvust naaberpiirkondade vahel simuleeritakse kasutades pendelrände andmeteid. Igas alampopulatsioonis kasutab haiguse dünaamika lahterdatud modelleerimise lähenemisviisi: epideemia areng määratakse võrranditega, mis kirjeldavad indiviidide üleminekut erinevatest sektsioonidest.

GLEAMi mudelit on laiendatud erinevatel viisidel, näiteks integreerides selle üksikasjalike agendipõhiste mudelitega riigi tasandil, ning seda on kasutatud ja valideeritud paljudes reaalsetes olukordades, alates 2009. aasta H1N1 gripipandeemiast. GLEAMvizi simulaatori abil on võimalik läbi viia stsenaariumianalüüs ja hinnata erinevate isoleerimisstrateegiate tõhusust.

GLEAMvizi klient võimaldab kasutajatel kavandada nakkushaiguste puhangute simulatsioone suure paindlikkusega. Võimalik on määratleda keerulised lahtrid ja sisestada üleminekuparameetrid struktureeritud viisil, seejärel on algtingimusi täpsustades võimalik simuleerida pandeemia arengut, hinnates olulisi arvnäitajaid nagu esinemissagedus, sissetungi aeg jne. võimaldab simuleerida mitmesuguseid leevendusstrateegiaid, nt ravimite või vaktsiinide kasutamist ning võrrelda  ennustatud sündmuste arengut põhistsenaariumiga. 

Supported Use Cases

Modelling the outbreak of a new COVID-19 strain in the Valencia region

GLEAM will be used as a predictive modelling tool for the simulation of the outbreak of a new COVID-19 strain in the Valencia region, in particular by providing information about the spreading of the disease to other regions in Spain. The output obtained from the simulations will represent the median value and 95% confidence interval related to the daily fractions of new and cumulative transitions (e.g., latent, infectious, recovered individuals) at different geographic levels, and possibly given for each age group separately. Moreover, invasion tree data will also be generated when required.

Related CM functions

Addressed hazards
Innovation stage
Readiness
Crisis Cycle Phase
Crisis size
Illustrations
GLEAMviz logo
GLEAMviz Dashboardi näide
  • 0
  • 1
Solution references

SOR-luca.rossi-2021-05-13

External reference
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3056392/pdf/nihms225903.pdf
Technology description
GLEAMviz website
web site
GLEAMviz web site
eu Portfolio of Solutions web site has been initially developed in the scope of DRIVER+ project. Today, the service is managed by AIT Austrian Institute of Technology GmbH., for the benefit of the European Crisis Management. PoS is endorsed and supported by the Disaster Competence Network Austria (DCNA) as well as by the STAMINA and TeamAware H2020 projects.