凯斯西储大学迈克·斯科特 一个如何呈现逐县预测的示例
学分:凯斯西储大学 凯斯西储大学和阿克伦大学的数学家发明了一种高度精确的预测工具，被凯霍加郡卫生官员用来测量导致新冠肺炎的病毒在俄亥俄州东北部的传播情况
凯斯西储大学詹姆斯·伍德·威廉森数学、应用数学和统计学教授丹妮拉·卡尔维蒂说:“我们对未来两到三周每天新增感染人数的预测相当准确，而且已经持续了几个月。”
“这种准确程度已经能够帮助机构在某些情况下为上涨——以及最近的下跌——做好准备，而不是在事情发生时做出反应
" 卡尔维蒂是开发该模型的两个机构的非正式研究小组中的一名数据科学家
研究小组成员约翰尼·罗斯(Johnie Rose)说，他们的早期发现是在6月中旬与凯霍加州卫生委员会举行的新闻发布会上首次公开的，该委员会继续使用这些数据进行预测。他是凯斯西储大学的另一名科学家，多年来一直在卫生委员会从事其他数据项目的工作
目前，该组织定期向卫生委员会和医院等其他机构提供预测，但卡尔维蒂和罗斯表示，他们计划最终将这些预测发布在网上，供公众查看
卡尔维蒂在自己的网站上发布了一些幻灯片来说明这项研究
凯斯西储医学院社区健康整合中心的预防医学和公共卫生医生兼流行病学家罗斯说:“人们现在迫切需要这些数字来为医院或其他关键服务部门的人员配置决策提供信息。”
“但公众可能希望看到这些信息来帮助做出决定——并说明社交距离、戴口罩或限制旅行对减缓病毒传播的实时、现实重要性，”他说
数据科学家合作 卡尔维蒂说，在确认一场流行病将科学家和其他人分散到不同的居家地点后不久，该小组于4月初开始合作开展各种新冠肺炎研究项目
这篇论文发表在《物理学前沿》杂志上，详细介绍了该模型的基本数学理论和计算
作者包括卡尔维蒂、罗斯和凯斯西储大学的数学教授埃尔基·萨默斯洛；亚历克斯·胡佛，阿克伦大学应用数学助理教授
该论文提出了一个模型，该模型解释了病毒由已感染但无症状的个体传播，以及通勤模式，以充实病毒在农村和城市环境中传播的差异
卡尔维蒂说，他们的模型使用人口普查和流动性数据(不是个人信息)来模拟通勤交通，“传染病的地理动态显示了从大城市到周围郊区和农村地区的主要公路的作用。”
胡佛说，当该地区关闭时，他开始思考大都市地区是如何通过高速公路连接起来的，以及它们是如何作为一个网络传播疾病的
“尽管我们的大部分业务被关闭，但基本工人仍在工作，如果他们住在一个县，在另一个县工作，那么疾病仍有机会进一步传播，”他说，并补充说，该模型显示，“疾病首先严重袭击人口密集的城市县，然后沿着公路蔓延到较小的农村县。”
" 接下来呢？ R0，或称“零”，是卫生组织用来预测疫情是否会蔓延的数字
简单地说，R0是一个没有被感染的人群中从一个感染者身上感染一种新疾病的平均人数
因此，如果R0大于1，感染可能会继续传播，如果小于1，疫情可能会消退
卡尔维蒂和罗斯都认为凯霍加郡的Ro值低于1，预示着感染人数将继续下降
但卡文蒂说，这一预测不应被解读为放松的许可
“在有疫苗之前，不管人口密度或预测如何，自满在任何地方都没有立足之地，”她说
“因为，如果人们移动，病毒也会移动，一旦它(再次)到达人口稠密的地区，它可能会导致第二次爆发
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