КовидСим
| Оригинальный автор(ы) | Нил Фергюсон |
|---|---|
| Репозиторий | https://github.com/mrc-ide/covid-sim |
| Написано в | С++ |
| Лицензия | Стандартная общественная лицензия GNU v3.0 |
CovidSim — это эпидемиологическая модель для COVID-19, разработанная группой реагирования на COVID-19 Имперского колледжа под руководством Нила Фергюсона . [1] Исследование Имперского колледжа затрагивает вопрос: если полное подавление невозможно, какова наилучшая стратегия, сочетающая неполное подавление и контроль, которая осуществима и приведет к приемлемым результатам? [2]
История
[ редактировать ]CovidSim — это агентная модель , основанная на более ранней модели гриппа. [3]
Кодовая база модели изначально была создана c. 2005. [4]
Информирование политических решений
[ редактировать ]Для премьер-министра Великобритании Бориса Джонсона , [4] По словам Дэвида Адама, писавшего в The Atlantic , это было «решающим фактором, побудившим правительство Великобритании изменить свою политику в отношении пандемии» и объявить общенациональную изоляцию, чтобы ограничить распространение Коронавируса. [5] [1] [6] [7]
Программное обеспечение
[ редактировать ]была выпущена производная версия кода на C++ В мае 2020 года на GitHub . [8]
По состоянию на май 2023 г. [update], текущий тег выпуска — v0.15.0. [9] Кроме того, Anaconda с версией v0.8.0. существует пакет [10]
ICL Это программное обеспечение следует отличать от инструмента анализа сценариев COVID-19 (в настоящее время версия 4). [11] ), который размещен под доменным именем https://www.covidsim.org , но, согласно исследовательской документации, опирается на модель в сочетании с моделью сквайра , которая является базовой моделью передачи в отсутствие вакцинации. [12] [13] ICL Более подробную информацию можно найти в отчете 33 . [14]
Обзоры кода и мнения экспертов
[ редактировать ]Обратите внимание, что упомянутая модель поставляется со списком предупреждений и информацией для пользователя и отмечена им, например, отсутствие поддержки, стохастический характер/ядро, критичность входных параметров и т. д. [15] [16]
разумность
[ редактировать ]Американский программист Джон Кармак заявил в апреле 2020 года, что он работал над кодом до того, как он был опубликован публике, когда это был единственный файл на языке программирования C объемом 15 000 строк и «некоторые функции выглядели так, как будто они были машинно переведены с Фортрана ». но что «он прошел через множество инструментов анализа кода, с которыми я столкнулся, намного лучше, чем с большим количеством более современного кода». [17] [18]
Недостатки
[ редактировать ]В марте 2020 года New Scientist сообщил, что одна группа из Института сложных систем Новой Англии, проверявшая модель, предположила, что она содержит «систематические ошибки». [19] [20] Британская газета The Telegraph сообщила, что некоторые инженеры-программисты, проверявшие новый код, назвали его «совершенно ненадежным» и «глючным». [21]
По мнению ученого-компьютерщика Оксфордского университета Майкла Вулдриджа , код был «разработан без церемоний и строгости» профессиональных продуктов, что не является чем-то необычным для исследовательского программного обеспечения и часто предназначалось для того, чтобы его не поняли третьи стороны или чтобы его повторно использовали; и «хотя обширная критика смягченных методов разработки программного обеспечения, возможно, оправдана, она не была фундаментально ошибочной». [22]
Характеристики модели
[ редактировать ]Воспроизводимость
[ редактировать ]Независимая проверка, проведенная Codecheck под руководством доктора Стивена Эглена из Кембриджского университета, подтвердила, что им удалось воспроизвести ключевые выводы из отчета группы реагирования с помощью программного обеспечения. [17] [23] [24] В редакционной статье журнала Nature за июнь 2020 года было заявлено, что исходная кодовая база CovidSim соответствует требованиям научной воспроизводимости . [25]
Неопределенность
[ редактировать ]Существуют дальнейшие исследования для выявления следующих трех источников неопределенности в моделировании: [26] [27] параметрическая неопределенность, неопределенность структуры модели и неопределенность сценария: [28] Результаты моделирования критически зависят от входных данных и могут изменяться до 300% на основе 940 параметров, из которых 19 считаются наиболее чувствительными. Поэтому необходимо понимать структуру модели и неопределенность сценария. [28]
Результаты, полученные Imperial с использованием этой модели, согласуются с другими моделями, в которых сделаны аналогичные предположения. [2]
Расширяемость
[ редактировать ]Калибровка модели затруднена из-за отсутствия тестирования, особенно из-за плохого понимания распространенности бессимптомной инфекции, однако команда Имперского колледжа делает разумные предположения. [ нужна ссылка ] . Опора модели на упрощенную картину социальных взаимодействий ограничивает ее расширяемость до контрфактических явлений. Можно ожидать, что общий характер выводов, основанных на такой модели, будет аналогичен выводам простой фрагментарной модели. [2]
Другие приложения, связанные или последующие исследования
[ редактировать ]- На модели проводятся дополнительные исследования, например, для моделирования влияния закрытия школ на смертность. [29]
- Воутер Эделинг и др. предоставил плагин FabSim3 под названием FabCovidSim , [30] [31] который основан на EasyVVUQ , библиотеке Python 3 для облегчения проверки, проверки и количественной оценки неопределенности (VVUQ) для широкого спектра моделирования. [32] [33]
- В недавней публикации на MedRxiv , которая теперь была принята BMJ Open Лэйдоном и др., авторы используют модель для «измерения воздействия системы Tier на пандемию COVID-19 в Великобритании между первым и вторым национальными блокировками». до появления вызывающего обеспокоенность варианта B.1.1.7» и прийти к выводу, что «...для подавления передачи необходимы меры, по крайней мере, столь же строгие, как уровень 3, особенно с учетом более заразных вариантов, по крайней мере, до тех пор, пока эффективная вакцинация не станет широко распространенной или накопился гораздо больший популяционный иммунитет». [34]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Перейти обратно: а б Адам Д. (апрель 2020 г.). «Специальный отчет: Моделирование, определяющее реакцию мира на COVID-19» . Природа . 580 (7803): 316–318. Бибкод : 2020Natur.580..316A . дои : 10.1038/d41586-020-01003-6 . ПМИД 32242115 . S2CID 214771531 .
- ^ Перейти обратно: а б с Юбэнк С., Экстранд И., Льюис Б., Венкатраманан С., Марат М., Барретт К.Л. (апрель 2020 г.). «Комментарий к Фергюсону и др., «Влияние нефармацевтических вмешательств (НФВ) на снижение смертности от COVID-19 и спроса на медицинскую помощь» » . Бюллетень математической биологии . 82 (4): 52. дои : 10.1007/s11538-020-00726-x . ПМК 7140590 . ПМИД 32270376 .
Текст был скопирован из этого источника, который доступен по международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 . - ^ Пановска-Гриффитс Дж., Керр CC, Уэйтс В., Стюарт Р.М. (январь 2021 г.). «Математическое моделирование как инструмент принятия политических решений: применение к пандемии COVID-19» . Справочник по статистике . 44 : 291–326. дои : 10.1016/bs.host.2020.12.001 . ISBN 9780323852005 . ПМЦ 7857083 .
- ^ Перейти обратно: а б Босток Б. (25 апреля 2020 г.), «Как «профессорская изоляция» помогла спасти десятки тысяч жизней по всему миру и принесла COVID-19 на Даунинг-стрит» , Business Insider
- ^ «Отчет 9. Влияние нефармацевтических вмешательств (НФВ) на снижение смертности от COVID-19 и спроса на медицинскую помощь» . Имперский колледж Лондона . Проверено 10 марта 2021 г.
- ^ Келланд К. (17 марта 2020 г.). «Отрезвляющее исследование коронавируса побудило Великобританию ужесточить свой подход» . Рейтер.
- ^ Туфекчи З. (2 апреля 2020 г.). «Не верьте моделям COVID-19. Они созданы не для этого» . Атлантика .
- ^ mrc-ide/covid-sim , Центр глобального анализа инфекционных заболеваний MRC, 8 марта 2021 г. , получено 9 марта 2021 г.
- ^ «Выпуск v0.15.0 · mrc-ide/covid-sim» . Гитхаб . Проверено 5 апреля 2021 г.
- ^ «Ковид Сим :: Anaconda.org» . анаконда.орг . Проверено 5 апреля 2021 г.
- ^ «Анализ сценариев Covid-19» . covidsim.org . Проверено 5 апреля 2021 г.
- ^ «Модель передачи COVID-19 SEIR» . mrc-ide.github.io . Проверено 5 апреля 2021 г.
- ^ Консалтинг, Био Нано. «Анализ сценариев Covid-19» . covidsim.org . Проверено 5 апреля 2021 г.
- ^ «Отчет 33. Моделирование распределения и воздействия вакцины против COVID-19» . Имперский колледж Лондона . Проверено 5 апреля 2021 г.
- ^ "mrc-ide/covid-sim" . Гитхаб . Проверено 5 апреля 2021 г.
- ^ «Инструменты планирования COVID-19» . Имперский колледж Лондона . Проверено 5 апреля 2021 г.
- ^ Перейти обратно: а б Шойбер А., ван Элсланд С.Л. (июнь 2020 г.). «Codecheck подтверждает воспроизводимость результатов модели COVID-19» . Имперские новости . Имперский колледж Лондона . Проверено 10 марта 2021 г.
- ^ @ID_AA_Carmack (27 апреля 2020 г.). «До того, как команда GitHub начала работать над кодом, это был один файл C размером 15 тысяч строк, над которым работали в течение десяти лет, и некоторые функции выглядели так, как будто они были машинно переведены с Фортрана» ( твит ) – через Twitter .
- ^ Шен С., Талеб Н.Н., Бар-Ям Ю. (17 марта 2020 г.). «Обзор Фергюсона и др. «Влияние нефармацевтических вмешательств…» » . Институт сложных систем Новой Англии . Проверено 13 марта 2021 г.
- ^ Хамзелу Дж. (23 марта 2020 г.), «Научные рекомендации Великобритании по поводу коронавируса вызывают беспокойство» , New Scientist
- ^ Боланд Х. (16 мая 2020 г.). «Программирование, которое привело к блокировке, было «совершенно ненадежным» и «полным беспорядком», говорят эксперты» . Телеграф . Проверено 22 мая 2020 г.
- ^ Вулдридж М. «Программное обеспечение, которое привело к изоляции» . cacm.acm.org . Проверено 9 марта 2021 г.
- ^ «Codecheck подтверждает воспроизводимость результатов модели COVID-19» . Новости Мираж . 2 июня 2020 г. Проверено 6 июня 2020 г.
- ^ Эглен С.Дж. (29 мая 2020 г.). «Сертификат CODECHECK 2020-010» . Женева, Швейцария. дои : 10.5281/zenodo.3865491 . Проверено 14 октября 2020 г.
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) Доступен отчет в формате PDF. - ^ Сингх Чавла Д. (июнь 2020 г.). «Критическая симуляция коронавируса получила одобрение благодаря усилиям по проверке кода» (PDF) . Природа . 582 (7812): 323–324. Бибкод : 2020Natur.582..323S . дои : 10.1038/d41586-020-01685-y . PMID 32546864 . S2CID 219700526 . Проверено 14 октября 2020 г.
- ^ Винсберг Э. (2019), «Компьютерное моделирование в науке» , в Zalta EN (ред.), Стэнфордская энциклопедия философии (изд. зимы 2019 г.), Лаборатория метафизических исследований, Стэнфордский университет , получено 9 марта 2021 г.
- ^ Люн К., Ву Дж.Т. (февраль 2021 г.). «Количественная оценка неопределенности CovidSim» . Природа вычислительной науки . 1 (2): 98–99. дои : 10.1038/s43588-021-00031-0 . ISSN 2662-8457 .
- ^ Перейти обратно: а б Эделинг В., Арабнежад Х., Синклер Р., Сулейменова Д., Гопалакришнан К., Босак Б. и др. (февраль 2021 г.). «Влияние неопределенности на прогнозы эпидемиологического кода CovidSim» . Природа вычислительной науки . 1 (2): 128–135. дои : 10.1038/s43588-021-00028-9 . hdl : 11245.1/4bf2b164-6e12-40aa-93f0-54e41abf1d42 .
- ^ Райс К., Винн Б., Мартин В., Экланд Дж.Дж. (октябрь 2020 г.). «Влияние закрытия школ на смертность от коронавирусной болезни 2019: старые и новые прогнозы» . БМЖ . 371 : м3588. дои : 10.1136/bmj.m3588 . ПМЦ 7536648 . ПМИД 33028597 .
- ^ «Набор инструментов автоматизации для сложных задач моделирования — документация FabSim3 Initial Release» . fabsim3.readthedocs.io . Проверено 2 апреля 2021 г.
- ^ Воутер Эделинг; Хамид Арабнежад; Роберт Синклер; Диана Сулейменова; Кришнакумар Гопалакришнан; Бартош Босак; Дерек Гроен; Имран Махмуд Куреши Хашми; Даан Кроммелин (16 января 2021 г.), FabCovidSim , номер doi : 10.5281/zenodo.4445290 , получено 2 апреля 2021 г.
- ^ Ричардсон, Робин А.; Райт, Дэвид В.; Эделинг, Воутер; Янкаускас, Витаутас; Лахлили, Джалал; Ковени, Питер В. (29 апреля 2020 г.). «EasyVVUQ: библиотека для проверки, валидации и количественного определения неопределенности в высокопроизводительных вычислениях» . Журнал открытого исследовательского программного обеспечения . 8:11 . дои : 10.5334/jors.303 . ISSN 2049-9647 .
- ^ "веделинг/EasyVVUQ" . Гитхаб . Проверено 2 апреля 2021 г.
- ^ Лейдон, Дэниел Дж.; Мишра, Свапнил; Хинсли, Уэс Р.; Самарцидис, Пантелис; Флаксман, Сет; Ганди, Аксель; Фергюсон, Нил М.; Бхатт, Самир (24 февраля 2021 г.). «Влияние системы Tier на передачу SARS-CoV-2 в Великобритании между первой и второй национальными блокировками». medRxiv 10.1101/2021.02.23.21252277v1 .
Дальнейшее чтение
[ редактировать ]- Шнайдер К.А., Нгва Г.А., Швем М., Эйхнер Л., Эйхнер М. (ноябрь 2020 г.). «Инструмент моделирования готовности к пандемии COVID-19: CovidSIM» . БМК Инфекционные болезни . 20 (1): 859. doi : 10.1186/s12879-020-05566-7 . ПМЦ 7675392 . ПМИД 33213360 .
Внешние ссылки
[ редактировать ]- covid-sim на GitHub
- Covid-report9 CodeCheckers на GitHub