Ali ☉ AlShamsi
Ali ☉ AlShamsi

@Ali_AlShamsi

9 تغريدة 45 قراءة Apr 26, 2020
الله عليك سؤال في عمق agent based simulation بإمتياز
فيه عدة عوامل ليش اي مرض له ذروه وينحسر مهما كان
بس اهم ٣
١- موت حامله
٢- اكتساب مناعه
٣- عزل الناس
بنمشي عليهم واحد واحد
١- موت حامل المرض
حامل المرض يعتبر ناقل له وتوقف حامل المرض عن "الحركة" يوقف عملية النقل بالتالي يقل عدد الاصابات
فالازمنه السابقة الجذام والطاعون كان ينحسر بروحه بعد مايفتك باعداد هائله من الناس لانه يوصل مرحله الناس تبتعد عن مراكز الوباء ويموت تقريبا كل اللي فالمكان
بالتالي يتوقف الانتشار.
العامل الثاني ٢- اكتساب المناعه
لكل مريض متوسط عدوى مثلا كل شخص يمرض يعدي ٢٠ عيره بس بعد مايتعافى مايعدي ولا يتعادى (مش كل الامراض)
فتحصل ظاهره اسمها مناعة القطيع بحيث يقل عدد الناس اللي الفايرس يقدر يمرضهم وينتهي والسبب
٣- عزل الناس مثل ماتوقف النار بمنع الوقود او الاكسجين عنها المرض يحتاج للناس لتستمر دورة حياته
اذا مرض ناس في بنايه مثلا وخليتهم لين تمر دورة المرض عليهم كلهم بعدها تركتهم فالمدينه المرض ماينتشر
اذا تركتهم كل مصاب جديد يمدد في عمر المرض ودورة حياته فتره اضافيه ممكن يعدي غيره
نستخلص في الاوبئه انه بغض النظر عن كل المتغيرات
كل ما قل عدد الناقلين قل عدد المرضى قل عمر الوباء
ونمنع ال Cascade effect
طبعا انك تعزل كل انسان صعب وشبه مستحيل لذلك في مكافحة الاوبئة انته تصنع حجر مناطق
العزل الاولي لكل الناس يسمح للحكومة بوصد المناطق الموبوئة ووقف الانتشار فورا بشكل مؤقت المرحلة الثانية تكون عزل المناطق الى ان تنتهي دورة المرض في كل منطقة وتفتح المنطقه
علشان نتوقع نهاية الوباء ناخذ الحد الاقصى والادنى لمدة العدوى (قبل واثناء وبعد المرض) وناخذ الحد التقصى والادنى لعدد اللي ممكن يتعادون من كل شخص ونشوف عدد الاصابات اليومية ونرسمها على normal distribution curve ونعرف وين وصلنا من عمر الوباء
١- فترة العدوى للمريض
٢- عدد الاشخاص اللي يعديهم كل مريض
رقمين نقدر نتحكم فيهم ونقصر عمر الوباء بالاجراءات الوقائية
Agent based modeling simulation يستخدم لتوقع بعض الارقام المجهولة في وقتها مثل كم شخص ممكن حامل كرونا ممكن يعدي؟ خلال مدة كم ؟
فتساعدنا هذي التوقعات على تحديد تاريخ افتراضي لعمر الوباء
اتمنى اكون جاوبت على سؤالك واي أسأله حاضرين

جاري تحميل الاقتراحات...