COVID-19 시뮬레이션 모델 목록
List of COVID-19 simulation models![]() |
COVID-19 시뮬레이션 모델은 COVID-19 확산을 위한 수학적 감염병 모델이다.[1]목록은 주로 디지털 연락처 추적을 위해 사용되는 COVID-19 앱과 혼동해서는안 된다.
나열된 애플리케이션 중 일부는 웹 사이트 전용 모델 또는 시뮬레이터이며, 일부는 다른 소스의 실시간 데이터에 의존(또는 사용)한다.
가장 과학적인 지원을 받는 모델
하위 목록에는 이론적 모델에 기초한 시뮬레이터가 포함되어 있다.COVID-19 전염병에 의해 만들어지고 운전되는 인쇄 전 연구들의 수가 많기 때문에,[2] 특히 새로운 모델들은 더 과학적인 엄격함으로만 고려되어야 한다.[3][4][5]
시뮬레이션 및 모델
- BHRP(Bats-Hosts-Reservoer-People) 모델에 기반한 Chen 등 시뮬레이션(RP로만 단순화)[6]
- CoSim19[7] - SEIRD 모델 기반 Lehr 교수
- COVID-19 모빌리티 모델링[8] - SEIR 모델[9] 기반 스탠포드
- COVID-19 시뮬레이터[10] - 검증된 시스템 역학(복합) 모델을[11] 기반으로 한 하버드 의과대학
- COVID-19 서지[12] - CDC[13]
- COVIDSIM[14] - Mark Kok Yew Ng 등.
- CovidSim - 임페리얼 칼리지 런던, MRC 글로벌 감염병 분석 센터, Neil Ferguson 등.
- CovidSim[15] - 뮌헨 응용과학대학 연구 프로젝트, Köster 교수
- COVIDSim[16] - Ng 및 Gui가[18] MATLAB로[17] 작성
- CovidSIM.eu[19] - Martin Eichner, Markus Schwehm은 Tübingen 대학에서 지원하고 독일 교육연구부(Federal Federal Education and Research)에서 후원한다.[20]
- CovidSIM[21] - Schneider 등.
- CovRadar[22] - Corona 스파이크 단백질의[23][24] 분자 감시용
- De-Leon과 Pederiva - 통계 물리학의 기본 원리에 기초한 동적 입자 몬테 카를로 알고리즘.[25][26]
- 가파르자데간 박사의 모델[27][28][29]
- 이벤트 Horizon - COVID-19[30] - SIR-X 모델[31] 기반 HU 베를린
- 진화형[32] AI - "AI가 시간에 따라 국가별, 지역별로 발생시키는 비제약적 개입(NPI)이 그들의 예측 효과"[33][34][35]
- IHME 모델 - 상태 메트릭스 및 평가 COVID 모델
- OpenCOVID[36][37] - 스위스 열대 및 공중 보건 연구소(Swiss TPH) - R에서 구현된 SARS-CoV-2 감염 및 COVID-19 질병 역학의 개별 기반 전송 모델을 개방하십시오.
- OxCGRT[38] - 옥스퍼드 COVID-19 정부 대응 추적기[39][35]
- SC-COSMO[40] - 스탠포드-CIDE 코로나바이러스 시뮬레이션 모델
- SECIR[41][42][43][44] - 감염 연구를 위한 Helmholtz Centre by Model
- ME밀리오[45] - 오픈 소스 고성능 모듈식 에피드MIcs simuLat지역[47] 간 통근 테스트 및 예방접종 전략과[48] 에이전트 기반 모델을 포함한 하이브리드 그래프-SIR형 모델을[46] 기반으로 한 IOn 소프트웨어
- Covid-19 완화를[49][50] 위한 바이러스 RNA 테스트 자원의 스마트 투자
- SIAM의 역학 수집[51]
- 유양구 COVID 모델
- 사회적 스트레스의 역동성과 고전적인 전염병 모델을 결합한 SIRSS 모델.[52]사회적 스트레스는 사회 물리학의 도구로 설명된다.
게놈 데이터베이스
이러한 모델 중 몇 개는 다음과 같은 게놈 데이터베이스를 사용한다.
컨벤시아, 연구 클러스터, 기타 컬렉션
- 예측 포함 및 가정[53] CDC 목록 - 다양한 모델이 포함된 큰 목록 등
- CORSMA - EU 컨소시엄(E-health, Serolomics, 모델링, 인공지능 및 구현 연구를 결합한 COVID-19-Outbreak Response)[54]
- COVID-19 예측 허브[55] - 50개 이상의 국제 연구 그룹의 예측과 예측의 중심 저장소 역할을 한다.[56][57]
- Nextstrain - 병원체 게놈 데이터의[58] 과학 및 공중 보건 잠재력을 활용하기 위한 오픈 소스 프로젝트
- Nextstrain SARS-CoV-2 리소스[59] 참조
- SIMID[60] - 감염병 시뮬레이션 모델 - 벨기에 연구 컨소시엄
- RAMP - 전염병[61] 모델링에 대한 신속한 지원(영국)
- UT Austin COVID-19 모델링 컨소시엄[62]
- 프론티어에 의한 감염병 치료 및 진단 기술 혁신을 촉진하기 위한 전산적 접근방법
예방접종 모니터, 모델 또는 대시보드
참고: 다음의 (추가) 자원은 대부분 시뮬레이션이 아닌 실제 데이터를 기반으로 한다.여기에는 예방접종률 추정과 같은 예측 기능이 포함될 수 있지만, 일반적으로 이 글의 주요 목록으로 이론적 또는 모델링 근거에 기초하지 않는다.그럼에도 불구하고, 예측은 여전히 중요하다.[63] (예: COVID-19 예측 허브 참조)[64]
- COVID-19 대시보드[65] - 존스 홉킨스 대학교(JHU)[66][67] 시스템 과학 및 엔지니어링 센터
- CDC별[68] COVIDVaxView
- 데이터허브 소설 코로나바이러스 2019 데이터[69][70] 집합 - COVID-19 데이터 집합 코로나바이러스 질병 2019(COVID-19) 시계열에서 확인된 환자, 보고된 사망자 및 회복 보고가 나열된다.
- Impfdashboard.de - 독일 예방접종 모니터[71]
- 시뮬레이션 데어 COVID19-임프캄파뉴[72] - Zi Data Science Lab의 독일 백신 캠페인 모니터
- IHME(Institute for Health Metric and Evaluation) COVID-19 예측[73]
- 건강 메트릭스 및 평가 COVID 모델도 참조하십시오.
과학적 뒷받침이 덜한 모델
다음의 모델들은 순전히 교육 목적만을 위한 것이다.
- 셀룰러 디펜스 오토마타 모델
- 공변량 - 관심 있는 SARS-CoV-2 변종 및 변종 개요
- 코비드-19 시뮬레이터[74]
- COVID19: 상위 7개 - Medium에[76] 게시된 커리큘럼[75]
- github.com/topics: covid-19[77]
- ISEE Systems COVID-19 시뮬레이터[78]
- nCoV2019.live[79] - Schiffmann/Conlon의 "간단히 필요한 숫자"
- cov19.cc- by Conlon[80]
- Simul8 - COVID-19 시뮬레이션 리소스[81]
- SIR 모델을[82] 이용한 코로나바이러스 시뮬레이션
- 바이러스 확산 시뮬레이션[83]
- (American Chemical Society) CAS 코비드-19 바이오인디케이터 탐색기[84]
- CDC의 COVID 데이터 추적기[85]
- COVID-19에 대항하는 시민사회 협력자: 251개 지역 및 71개[86] 선박에 대한 전체, 라이브, 글로벌, COVID-19 현황 보고서
- 코넬사회경제연구소(CISER) : COVID-19 데이터 출처[87]
- 오일러-라그랑지안 다중효소 모델링(예: CFD[88] 기반 엘리베이터에서 COVID-19 전송용)
- Larsen 외 연구진에 의한 COVID-19 시뮬레이션(Stochastic Progress Model)[89]의 증상 시작
- 데이터 코로나바이러스 소스 데이터에서의[90] 우리의 세계
- 대서양 COVID 19 추적 프로젝트[91]
- Vadere - 보행자[92] 및 군중 시뮬레이션을 위한 오픈 소스 프레임워크
- WHO 코로나바이러스(COVID-19) 대시보드[93]
교육 및 기타 리소스
- 감염병 모델링 전문화 - 런던 임페리얼 칼리지의 쿠세라에서 제공
- COVID-19 스프레드 예측을 위한 COVID-19 시뮬레이터 및 머신러닝 툴킷 소개 - AWS 머신러닝 블로그
참고 항목
참조
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