Language
Country/Area
No result found
Toán học có thể khám phá bí ẩn của dịch bệnh như thế nào? Khám phá sức mạnh của các mô hình bệnh truyền nhiễm!
Khi đại dịch COVID-19 đang hoành hành trên toàn thế giới, các chính phủ và cơ quan y tế công cộng đang rất cần những phương pháp hiệu quả để dự đoán hướng đi của dịch bệnh và tính hiệu quả của các biện pháp kiểm soát. Các mô hình toán học đã trở thành công cụ quan trọng giúp các nhà nghiên cứu ứng phó với dịch bệnh do tầm quan trọng của chúng trong nghiên cứu bệnh truyền nhiễm. Từ việc phân tích ban đầu nguyên nhân tử vong cho đến các mô hình lây truyền vi-rút phức tạp ngày nay, việc ứng dụng các mô hình toán học vào y tế cộng đồng đã có lịch sử hàng trăm năm và tiếp tục phát triển.
Các mô hình toán học không chỉ có thể dự đoán sự phát triển của dịch bệnh mà còn giúp xây dựng các chiến lược ứng phó hiệu quả với sức khỏe cộng đồng.
Lịch sử của các mô hình toán học
Các nhà khoa học đã cố gắng định lượng nguyên nhân tử vong kể từ John Graunt vào thế kỷ 17. Nghiên cứu của Grant được coi là khởi đầu của "lý thuyết rủi ro cạnh tranh". Các mô hình toán học đã phát triển theo thời gian, đặc biệt là mô hình toán học của Daniel Bernoulli năm 1760, đã cung cấp thành công cơ sở cho việc tiêm chủng. Cơ sở lý thuyết.
Theo thời gian, vào thế kỷ 20, William Hamer và Ronald Ross đã sử dụng quy luật hành vi khối lượng để giải thích hành vi của các dịch bệnh, hình thành nên mô hình bệnh truyền nhiễm Kermack–McKendrick và Reed–Frost sau này, đặt nền tảng cho các mô hình dịch bệnh tiếp theo.
Giả định và hạn chế của mô hình
Mặc dù các mô hình toán học có thể đưa ra những dự đoán có giá trị, nhưng độ chính xác của chúng thường phụ thuộc vào các giả định được đưa ra. Ví dụ, giả định "hỗn hợp đồng nhất" là một trong số ít giả định đơn giản hóa có thể đúng khi xử lý một thành phố lớn như Tokyo, chẳng hạn như cách các nhóm có cấu trúc xã hội khác nhau tương tác. Do đó, kết quả mô hình thường cần phải được điều chỉnh theo điều kiện thực tế.
Dựa trên những giả định không thực tế, một mô hình có thể ảnh hưởng đến độ chính xác dự đoán của nó.
Các loại mô hình dịch bệnh
Các mô hình dịch tễ học có thể được chia thành mô hình ngẫu nhiên và mô hình xác định. Các mô hình ngẫu nhiên tính đến tính ngẫu nhiên giữa các biến, trong khi các mô hình xác định cung cấp các mô tả toán học chính xác hơn khi xử lý các quần thể lớn, chẳng hạn như trong việc dự đoán bệnh nhiễm trùng lao.
Đồng thời, có các mô hình trường động và trường trung bình, xem xét đầy đủ tác động của cấu trúc xã hội đến sự lây lan của dịch bệnh và tính đến các yếu tố hành vi của cá nhân.
Số lượng sinh sản cơ bản và trạng thái liên tục
Số sinh sản cơ bản (R0) là một chỉ số quan trọng để đánh giá liệu một bệnh truyền nhiễm có thể trở thành dịch bệnh hay không. Khi R0 lớn hơn 1, điều đó có nghĩa là mỗi người bị nhiễm có thể lây nhiễm cho nhiều người mới; ngược lại, khi R0 là nhỏ hơn 1, dịch bệnh có khả năng lây lan. Sẽ dần dần biến mất. Chỉ số này không chỉ giúp các chuyên gia y tế cộng đồng hiểu được tác động tiềm tàng của dịch bệnh mà còn hướng dẫn các chiến lược tiêm chủng và miễn dịch cộng đồng.
R0 là một chỉ số quan trọng quyết định liệu một dịch bệnh có thể tiếp tục hay không.
Ứng dụng và tác động của các mô hình thực tế
Ngày nay, ngày càng có nhiều mô hình phức tạp hơn, chẳng hạn như mô hình dựa trên tác nhân (ABM), được sử dụng để mô phỏng động lực lây truyền của SARS-CoV-2 nhằm hỗ trợ ra quyết định về y tế công cộng. Bất chấp quá trình xây dựng phức tạp và yêu cầu tính toán cao, các mô hình chính xác vẫn có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về các chiến lược phòng ngừa dịch bệnh trong tương lai, đặc biệt là trong dự báo dịch bệnh và đánh giá hiệu quả của các chính sách kiểm soát. Chúng ta thường thấy các chính phủ trên khắp thế giới sử dụng các mô hình này để quyết định các định hướng chính sách, chẳng hạn như phong tỏa, giãn cách xã hội và các chương trình tiêm chủng.
Triển vọng tương lai của các mô hình toán học
Với sự tiến bộ của khoa học công nghệ và sự phát triển của công nghệ phân tích dữ liệu, vai trò của các mô hình toán học trong nghiên cứu dịch bệnh sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Các mô hình trong tương lai không chỉ giới hạn ở việc phân tích cơ bản các bệnh truyền nhiễm mà còn có thể tích hợp thêm các yếu tố của tin sinh học, mạng xã hội và khoa học hành vi tâm lý để mô phỏng chính xác hơn hành vi của quần thể và mô hình lây truyền vi-rút.
Trước những thách thức về dịch bệnh trong tương lai, theo bạn, các mô hình toán học có thể mang lại những đột phá và thay đổi mới nào?
