Phương pháp giúp lập bản đồ lây truyền COVID-19 hiệu quả hơn

Nghiên cứu của họ "Accurate closed-form solution of the SIR epidemic model" xuất bản trên Physica D: Nonlinear Phenomena đã phác thảo một giải pháp cho mô hình dịch bệnh SIR vốn thường được sử dụng để dự đoán số người nhiễm bệnh và phục hồi do virus. 

Phó giáo sư Nathaniel Barlow tại trường Khoa học tính toán và Trưởng khoa Kỹ thuật Hóa học Steven Weinstein của Viện Công nghệ Rochester là hai người đã tạo ra phương pháp này. Họ cho rằng sử dụng phương pháp này cho mô hình SIR sẽ giúp các nhà dịch tễ học nhanh chóng dự báo nhiều kịch bản khác nhau về cách lây truyền của COVID-19 dựa trên nhiều biến số. Những dự báo của mô hình toán học cũng có thể giúp các công chức nhà nước đưa ra quyết định chính sách về thời điểm áp đặt và dỡ bỏ lệnh hạn chế đi lại nhằm giảm thiểu tỷ lệ lây nhiễm.

PGS. Barlow cho biết: "Khi thấy một bài báo phổ biến trên mạng về mô hình SIR, chúng tôi nhận ra rằng phương pháp của mình có thể giúp tăng tốc quá trình đó. Chúng tôi đã nhanh chóng viết một bài báo nghiên cứu với mục đích để các chuyên gia [y tế] có công cụ tốt hơn chiến đấu với dịch bệnh”.

Phương pháp này dựa trên những giải pháp trước đây họ từng phát triển cho các vấn đề về nhiệt động lực học, cơ học chất lỏng và dự đoán quỹ đạo ánh sáng xung quanh các lỗ đen. Trong 6 năm qua, hai giảng viên đã làm việc sâu với nhiều sinh viên đại học về từng lĩnh vực trên. Giờ đây, họ thấy rằng cấu trúc toán học của lời giải cho mô hình dự đoán ca nhiễm bệnh SIR khá giống với những điều đã có. Mặc dù chưa từng tiếp xúc với lĩnh vực dịch tễ học, nghiên cứu của họ dường như chuyển đổi rất nhịp nhàng sang địa hạt mới này.

“Rất nhiều lần, các nhà toán học ứng dụng như chúng tôi phải làm việc ở ranh giới những lĩnh vực mà mọi người thường không bàn tới. Chúng tôi đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các thuật toán hỗ trợ nghiên cứu và dự đoán khoa học. Kỹ thuật chúng tôi phát triển ở đây có thể dùng chung cho rất nhiều lĩnh vực khác nhau”, TS. Weinstein nói.

Các tác giả hiện đang nghiên cứu để chứng minh phương pháp của họ có thể áp dụng cho những mô hình phức tạp hơn như SEIR – một mô hình dịch bệnh tương tự SIR nhưng sẽ dự đoán số người phơi nhiễm với dịch bệnh.

Minh Anh dịch

Nguồn: https://phys.org/news/2020-05-scientists-method-epidemiologists-covid-.html