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【2h】

Broadwick: a framework for computational epidemiology

机译:Broadwick:计算流行病学框架

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摘要

BackgroundModelling disease outbreaks often involves integrating the wealth of data that are gathered during modern outbreaks into complex mathematical or computational models of transmission. Incorporating these data into simple compartmental epidemiological models is often challenging, requiring the use of more complex but also more efficient computational models. In this paper we introduce a new framework that allows for a more systematic and user-friendly way of building and running epidemiological models that efficiently handles disease data and reduces much of the boilerplate code that usually associated to these models. We introduce the framework by developing an SIR model on a simple network as an example.
机译:背景疾病暴发的建模通常涉及将现代暴发期间收集的大量数据整合到复杂的传播数学或计算模型中。将这些数据整合到简单的分区流行病学模型中通常很困难,需要使用更复杂但也更有效的计算模型。在本文中,我们介绍了一个新框架,该框架允许以更系统和用户友好的方式来构建和运行流行病学模型,从而有效地处理疾病数据并减少通常与这些模型相关的许多样板代码。我们以在简单网络上开发SIR模型为例介绍该框架。

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