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来自杜伦大学和联合国全球脉动(UNGP)的学者和数据科学家开发了一个基于智能体的模型来模拟新冠肺炎在孟加拉的科克斯巴扎尔难民定居点的蔓延
研究人员通过模拟900，000多名罗辛亚难民的相互作用，分析了一些实际干预措施，发现戴口罩对减缓新冠肺炎病毒的传播非常有效
研究人员还证实，隔离和治疗中心对阳性病例的处理对症状轻微的个体进行家庭隔离对新冠肺炎病毒的传播几乎没有影响，这主要是因为定居点的人口密度特别高，而且许多设施是公共的，增加了冠状病毒传播的风险
此外，在研究时，模拟结果表明，重新开放学习中心可能会导致难民定居点的感染率更高，在那里几乎不可能保持社交距离
这导致研究人员探索各种缓解策略
该研究将6月份的流行病模型适用于定居环境
该小组采取了基于情景的方法，重点是模拟上述干预措施在定居点的相对有效性
建模遵循三个步骤的过程:(1)建立考克斯巴扎尔难民定居点的“数字孪生体”，(2)模拟居民之间可能的移动和互动模式，以及(3)实施操作干预，模拟其对新冠肺炎在定居点蔓延的影响
虚拟个体被包括在模型中，具有反映真实世界统计数据的不同人口统计属性
研究人员设计了一个模拟引擎，捕捉模型中人的运动和交互模式
这项研究的全部结果已经发表在《PLOS计算生物学》杂志上
研究结果使难民安置点的决策者能够针对高病例数制定新的应急计划，并制定安全开放各种室内空间的政策
推出了一项戴口罩战略，其中包括口罩制作以及沟通和参与活动，以增加正确的口罩使用，因为该模型显示了这如何能够随着时间的推移显著减少新冠肺炎病毒的传播
该模型参考了联合国难民署的数据，包括地理、人口、共病、物质基础设施以及从真实世界观察中获得的其他参数
一系列报告介绍了研究结果，这些报告向世界卫生组织和在定居点工作的难民署公共卫生专业人员提供了与这一建模方法相关的重要见解和局限性，说明了遏制新冠肺炎病毒传播的干预措施的潜在效力
UNGP的副总监克里斯·恩尼说:“该项目已经成功实现了其运营目标，团队的目标是通过未来的应用程序和合作伙伴关系进一步扩展模型的实施
" JUNE开源建模框架是研究人员在大流行期间开发的，最初用于模拟新冠肺炎病毒在英国的传播
达勒姆大学的弗兰克·克劳斯教授说:“与联合国和世界卫生组织的合作非常令人兴奋，也是我们博士水平的一个很好的例子
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学生
很高兴看到他们的热情、技能和动力:这个项目从零开始，几个月内，我们为英国进行了极具竞争力的COVID模拟，同时他们还与国际机构合作，将这一点应用到一个全新的环境中
这完全是一个真正优秀的成就！"
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