Багатокритеріальний підхід для оцінки ризику розвитку Covid-19 у міському районі
Валентино Санджорджо
кафедра цивільного, екологічного, земельного, будівельного машинобудування та хімії (DICATECh), Політехніка Барі, Барі, Італія
Фабіо Паризі
b Департамент електротехніки та інформатики (DEI), Політехнічний університет Барі, Барі, Італія
Пов’язані дані
Анотація
На початку 2020 року поширення нового ланцюга коронавірусу під назвою SARS-CoV-2 (COVID-19) викликало інтерес наукової спільноти до оцінки ризику, пов’язаного з вірусною інфекцією. Зараза стала пандемією через кілька місяців, що змусило багато країн оголосити статус блокування. У цьому контексті карантин припиняється вся комерційна та виробнича діяльність, і багато країн переживають серйозну кризу. З цією метою розуміння ризику зараження в кожному міському районі є фундаментальним для урядів та адміністрацій для встановлення стратегій відновлення.
У цій роботі пропонується калібрування індексу, здатного передбачити ризик зараження в міських районах, щоб допомогти адміністраціям у визначенні найкращих стратегій зменшення або перезапуску місцевої діяльності в умовах блокування. Мета стосується досягнення корисного інструменту для прогнозування ризику зараження шляхом врахування соціально-економічних даних, таких як наявність діяльності, компаній, установ та кількість інфекцій у міських районах.
Запропонований індекс базується на факторіальній формулі, простій і зручній для застосування практиками, відкаліброваній за допомогою процедури оптимізації та використання даних 257 міських районів Апулійського регіону (Італія). Більше того, порівняння з більш досконалим аналізом, заснованим на навчанні штучних нейронних мереж, проводиться для того, щоб врахувати нелінійність явища. Розслідування кількісно визначає вплив кожного з розглянутих параметрів на ризик зараження, що корисно для отримання аналізу ризику та прогнозування сценаріїв.
1. Вступ
Починаючи з початку 2020 року, світ неозброєно спостерігав за поширенням нової нитки коронавірусу під назвою SARS-CoV-2 (COVID-19), відповідальної за важкий респіраторний синдром. Поширення вірусу розпочалося в Китаї, але за кілька місяців велика кількість зарубіжних країн повідомили про своє перше зараження через інтенсивну мережу сполучень та транспортування у всьому світі (Всесвітня організація охорони здоров'я, 2020). Вірус особливо заразний, і коефіцієнт летальності для цього захворювання становить у середньому 1,38% (Verity et al., 2020). З іншого боку, дані, якими обмінюються багато країн, свідчать про те, що цей коефіцієнт летальності може змінюватися залежно від віку населення та ефективності системи охорони здоров’я постраждалих міст.
У контексті карантину вся комерційна та виробнича діяльність була припинена, і всі країни переживають серйозну кризу. З цією метою розуміння того, коли і як відновлювати діяльність, є основним для урядів.
У минулому багато досліджень досліджували розвиток прогнозування пандемії, враховуючи різні параметри (Chretien et al., 2014). Були випробувані різні методи, такі як оптимізоване моделювання (Nsoesie та ін., 2013) або стохастична модель дискретного часу для прогнозування в реальному часі (Nishiura, 2011). Крім того, дослідження Kucharski et al. (2014) демонструють, що соціальна поведінка вносить важливий внесок у передачу деяких типологій вірусу. На жаль, сильна інфекційна природа роману COVID-19 змушує розглянути додаткові аспекти, що стосуються характеристик міських районів. Щільність населення, концентрація жителів та звички до соціальної агрегації стають основними в кожному міському районі для виявлення ризику зараження (Sohrabi et al., 2020).
Необхідність врахування кількох параметрів для оцінки ризиків полягає в тому, що в науковому та технічному співтоваристві до них часто звертаються за допомогою багатокритеріальних методів. Зокрема, такі підходи є дуже корисними для оцінки ризиків та управління ними, як зазначено в оглядовій роботі де Альмейда та ін. (2017). Багатокритеріальний метод особливо ефективний завдяки своїй особливості поділу складної проблеми на основні компоненти для отримання ієрархічної схеми явища (Sangiorgio et al., 2020a, Sangiorgio et al., 2020b).