EpisIMS 모델은 인간 이동성과 전염병 스프레드를 예측하는 기존 방법에 비해 상당한 발전을 나타냅니다. 이전 모델은 일반적으로 인구 조사 기록 또는 트래픽 데이터와 같은 단일 소스의 데이터에 의존하여 사람들의 움직임에 대한 제한된 견해를 제공 할 수 있습니다. 반면 에피소드는 다양한 데이터 소스를 사용하여 인간 이동성에 대한보다 포괄적 인 그림을 만듭니다. 이를 통해 복잡하고 예측할 수없는 시나리오에도 모델이보다 정확한 예측을 할 수 있습니다.
연구원들은 2019-2020 COVID-19 Pandemic의 데이터를 사용하여 Episims 모델을 테스트했습니다. 이 모델은 제한된 테스트가있는 지역에서도 미국에서 바이러스의 확산을 정확하게 예측할 수있었습니다. 이는 Episims가 공중 보건 당국자들이 미래의 전염병의 확산을 예방하고 완화하는 데 귀중한 도구가 될 수 있음을 시사합니다.
Episims 모델은 우리가 전염병에 대한 예측 및 대응 방식을 혁명 할 수있는 강력한 도구입니다. 공중 보건 공무원에게 질병이 퍼질 수있는 방법과 위치에 대한보다 정확한 정보를 제공함으로써 Episim은 생명을 구하고 공중 보건을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
공중 보건을 개선 할 수있는 잠재력 외에도 Eppiims 모델에는 여러 가지 다른 응용 프로그램이있을 수 있습니다. 예를 들어, 교통 관리 및 재난 대응을 개선하고 혼란에 더 탄력적 인 새로운 교통 시스템을 설계하는 데 사용될 수 있습니다. Epigims 모델의 잠재적 응용 프로그램은 광범위하며 광범위한 필드에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
