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पूर्व-सूचना सॉफ्टवेयर

INMAS संशोधित SEIR मॉडल पर आधारित भविष्यवाणी मॉडलिंग

इंस्टीट्यूट ऑफ न्यूक्लियर मेडिसिन एंड एलाइड साइंसेज ने प्रकोप के बाद से विभिन्न उपायों की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए अतिसंवेदनशील उजागर संक्रामक पुनर्प्राप्त (SEIR) मॉडल का संशोधित संस्करण विकसित किया है। INMAS संशोधित SEIR मॉडल सामाजिक दूर करने के उपायों के विभिन्न स्तरों वाले समय श्रृंखला डेटा से निपटने के लिए बहु-समयबद्ध विभाजन दृष्टिकोण का परिचय देता है। इससे कोविड 19 के उपायों जैसे सुरक्षा दर, संक्रमण दर, औसत ऊष्मायन समय, औसत संगरोध समय और मृत्यु दर का अलग-अलग आकलन किया जा सकता है। मॉडल को 5 अप्रैल 2020 को कोविड 19 प्रवृत्ति की भविष्यवाणी के लिए तैनात किया गया था.

कोविड 19 के कुल, सक्रिय, ठीक हुए और मृत्यु मामलों की भविष्यवाणी करने का प्रदर्शन:

मॉडल इनपुट पैरामीटर के रूप में आधिकारिक MoHFA वेब साइट से समय श्रृंखला डेटा लेता है। यह इनपुट मापदंडों के रूप में कुल संक्रमण, कुल सक्रिय, कुल बरामद और कुल मृत्यु मामलों को लेता है। मॉडल ने 5 अप्रैल 2020 से विस्तृत भविष्यवाणी रिपोर्ट प्रदान की। अनुमानित कुल संक्रमण, कुल मृत्यु और मूल प्रजनन संख्या (आरटी) में भिन्नता बहुत कम है और भारत में कोविड 19 महामारी की शुरुआत के बाद से औसत सटीकता 98.5% से अधिक रही है। मॉडल में विभिन्न आयु वर्ग की आबादी पर फैली महामारी के प्रभाव का अनुमान लगाने की क्षमता है। यह हमारे समाज में प्रत्येक आयु वर्ग के लिए नियोजित किए जाने वाले सुरक्षा तंत्र की भविष्यवाणी करने में बहुत उपयोगी है।

नागरिक समाज के लिए आवेदन:

यह मॉडल भविष्य में किसी भी अन्य महामारी की भविष्यवाणी से निपटने में पूरी तरह सक्षम है। इसे नागरिक स्वास्थ्य संगठनों में तैनात किया जा सकता है और उन्हें अपनी स्थानीय स्वास्थ्य स्थितियों को समझने के लिए दैनिक आधार पर डेटा फीड करने की अनुमति देता है। मॉडल को स्वास्थ्य और परिवार मामलों के मंत्रालय और आईसीएमआर डेटाबेस के साथ भी एकीकृत किया जा सकता है और देश में स्वास्थ्य की स्थिति की वर्तमान स्थिति को समझने के लिए उन्हें विभिन्न डेटा खनन सुविधाएं प्रदान की जा सकती हैं। मॉडल उपयोगकर्ताओं को सुरक्षा दर, संक्रमण दर, औसत ऊष्मायन समय, औसत संगरोध समय और मृत्यु दर जैसे विभिन्न महामारी मानकों को बदलने और महामारी के भविष्य के प्रसार का अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है। यह भविष्य में किसी भी प्रतिकूल घटना के लिए तैयार रहने के लिए स्वास्थ्य पेशेवरों के लिए बहुत उपयोगी होगा.

मॉडल INMAS की मौजूदा सुविधाओं के भीतर विकसित किया गया है, और इसलिए किसी अतिरिक्त धन की आवश्यकता नहीं है। किसी अन्य संगठन को मौजूदा मॉडल की तैनाती के लिए उनके होस्टिंग प्लेटफॉर्म के बारे में बुनियादी जानकारी INMAS को सूचित किए जाने के बाद अधिकतम सप्ताह के समय की आवश्यकता होती है।

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