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Il simulatore GLEAMviz è un'applicazione client-server che implementa il modello GLEAM, inteso per l'utilizzo da parte di epidemiologhi e responsabili politici per analizzare minacce di pandemia, prevederne l'evoluzione e aiutare a risolvere le sfide affrontate nello sviluppo di strategie d'intervento che ne minimizzino l'impatto.
GLEAM è un modello stocastico di meta-popolazione che utilizza tre layer fondamentali: popolazione, mobilità e malattia. La popolazione mondiale è divisa in più di 3200 sotto-popolazioni che ruotano attorno ai principali hub di trasporto aereo: il layer popolazione utilizza i dati del progetto Gridded Population of the World di SEDAC (https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/collection/gpw-v4). Tali aree censite sono interconnesse mediante due diverse reti di mobilità; la mobilità a lungo raggio utilizza i dati dei passeggeri aerei raccolti da OAG, mentre la mobilità a corto raggio tra regioni vicine è simulata mediante i dati di pendolarismo. In ciascuna sotto-popolazione la dinamica della malattia utilizza un approccio di modellazione compartimentale: l'evoluzione dell'evento epidemico è determinata mediante equazioni che descrivono il passaggio di individui tra compartimenti diversi.
Il modello GLEAM è stato esteso in modi diversi, ad esempio integrandolo con dettagliati modelli "agent based" a livello di Paese ed è stato usato e convalidato in molti scenari di vita reale, a partire dalla pandemia influenzale H1N1 del 2009. L'utilizzo del simulatore GELAMviz permette di analizzare lo e stimare l'efficacia delle varie strategie di contenimento.
Il client GELAMviz permette agli utenti di progettare simulazioni di focolai di malattia infettiva con molta flessibilità. È possibile definire compartimentalizzazioni complesse e inserire i parametri di transizione in modo strutturale; poi, specificando le condizioni iniziali, è possibile simulare l'evoluzione di una pandemia stimandone le quantità rilevanti, ad esempio incidenza, tempo di penetrazione ecc. Lo permette di simulare varie strategie di , vale a dire l'uso di farmaci o vaccini, nonché di confrontare l'evoluzione prevista con lo scenario della linea base.
Supported Use Cases
Modelling the outbreak of a new COVID-19 strain in the Valencia region
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