Amazon Web Services komt met een opensource toolkit die onderzoekers kunnen gebruiken om de verspreiding van het coronavirus te simuleren. Met de toolkit is het mogelijk om een schatting te maken van de resultaten die verschillende soorten maatregelen van de overheid opleveren.
De toolkit bevat een simulator die prognoses kan maken over hoeveel gevallen van het coronavirus in een regio worden gemeld over een bepaalde tijdsperiode. Dankzij machine learning kunnen onderzoekers verschillende factoren toevoegen aan de simulatie. Hierdoor wordt het mogelijk om specifiekere prognoses te maken.
Volgens AWS kunnen onderzoekers ‘wat als’ experimenten draaien om COVID-19 uitbraken in verschillende regio’s te simuleren. Het is bijvoorbeeld mogelijk om een scenario van een tweede golf te simuleren op basis van de cijfers uit de eerste golf. Door factoren als maatregelen en reproductiecijfers mee te nemen, kan de simulatie andere dagelijkse besmettingscijfers genereren dan tijdens de eerste golf.
Onderzoekers kunnen de AWS toolkit gebruiken om verschillende scenario’s te schetsen. Ze kunnen simuleren hoe een milde reactie van de overheid uitpakt en deze cijfers vergelijken met de gevolgen van strengere maatregelen. “De output is de prognose van het totaal aantal bevestigde gevallen over een specifieke tijdsperiode voor een staat of land, voor een bepaalde mate van interventie.” Zo legt het team van AWS uit in een blog.
Hoe werkt het?
De toolkit geeft prognoses door statistische methodes toe te passen op de historische data die een gebruiker invoert. Onderzoekers kunnen hun simulaties bijvoorbeeld baseren op recente besmettingscijfers die de overheid deelt in hun eigen land of het land dat ze bestuderen.
Naast het aantal besmettingen, gebruikt de toolkit ook meerdere andere factoren, zoals een geschatte besmettingsgraad. Dankzij machine learning kan de toolkit deze cijfers genereren op basis van ziekenhuisstatistieken.
“Onze oplossing probeert eerst te begrijpen hoe lang het duurt tot er een piek aankomt en hoeveel dagelijkse COVID-19 besmettingen er verwacht worden voor een doelgebied door de patronen in het aantal besmettingen te analyseren”, legt het AWS team uit.
“Vervolgens selecteert de oplossing de beste parameters door optimalisatietechnieken toe te passen op een simulatie model. Ten slotte genereert het prognoses van dagelijkse en cumulatieve bevestigde besmettingen, vanaf het begin van de uitbraak tot een bepaald moment in de toekomst.” Zo vertelt het team van AWS in een blog. De AWS toolkit is beschikbaar via GitHub.