エピソードモデルは、人間の移動性と流行の拡散を予測する既存の方法よりも大きな進歩を表しています。以前のモデルは通常、国勢調査の記録やトラフィックデータなど、単一のソースからのデータに依存しており、人々の動きの限られたビューを提供できます。対照的に、エピソムはさまざまなデータソースを使用して、人間のモビリティのより包括的な画像を作成します。これにより、複雑で予測不可能なシナリオであっても、モデルがより正確な予測を行うことができます。
研究者は、2019-2020 Covid-19パンデミックのデータを使用して、エピエムズモデルをテストしました。このモデルは、テストが限られていた地域でさえ、米国のウイルスの拡散を正確に予測することができました。これは、エピソムが将来の流行の普及を防止し緩和する際に、公衆衛生当局にとって貴重なツールになる可能性があることを示唆しています。
エピエムモデルは、流行を予測して応答する方法に革命をもたらす可能性を秘めた強力なツールです。公衆衛生の役人に、病気がどのように、どこで広がるかについてのより正確な情報を提供することにより、エピソムは私たちが命を救い、公衆衛生を保護するのに役立ちます。
公衆衛生の改善の可能性に加えて、Episimsモデルには他の多くのアプリケーションも持っている可能性があります。たとえば、交通管理と災害対応を改善し、混乱により回復力のある新しい輸送システムを設計するために使用できます。エピソードモデルの潜在的なアプリケーションは膨大であり、幅広い分野に大きな影響を与える可能性があります。
