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サラ・イェミマ・デ・ヴァレ | |
|---|---|
| 母校 | ニュージャージー工科大学（学士、修士）、 アイオワ大学（博士） |
| 知られている | 疫学モデリング |
| 科学者としてのキャリア | |
| 機関 | ロスアラモス国立研究所 |
| 論文 | 天然痘流行の数理モデルにおける行動変化と混合パターンの影響 （2005 年） |
サラ・イェミマ・デル・ヴァレ氏はロスアラモス国立研究所（LANL）の上級科学者で数理疫学者です。LANLでは、デル・ヴァレ氏はフュージョンチームを率いており、インターネットデータと衛星画像を組み合わせて病気の発生を予測しています。COVID -19パンデミックの際には、米国全土でのCOVID-19の拡散を予測できる計算モデルを作成しました。
教育
デル・ヴァッレはニュージャージー工科大学に通い、応用数学を専攻した。[1]ここで1996年に数学優秀賞を受賞した。2001年に学士号を取得した。大学院ではアイオワ大学に移り、天然痘の発生を記述する数学モデルを開発した。[2]天然痘の蔓延は、人々がどれだけ早く自己隔離するかに特に左右されることを示した。[2]蔓延を記述できる微分方程式を開発し、流行の規模は人口がどれだけ早く免疫を獲得するかに依存することを明らかにした。[2] 2005年に博士号を取得した後、デル・ヴァッレはポスドク研究員としてLANLに加わった。 [3]初期の研究には、トロントでの重症急性呼吸器症候群（SARS）の蔓延をモデル化し、感染者のピークと数を正確に予測することが含まれていた。[4]
研究とキャリア
デル・ヴァッレはポスドク研究を終えた後、LANLの常勤職員に任命された。[3]彼女の研究は、ウイルスの拡散を緩和するための数学的および計算モデルの開発である。[3]彼女は、ソーシャルメディアを使用して流行を予測することが可能であることを示した。これには、ソーシャルメディアプラットフォームでワクチンやマスクなどの用語を検索することや、世論を捉えることが含まれる。これらの研究結果は、デル・ヴァッレによって予測エージェントベースモデルに使用されている。[5]計算モデルと並行して、デル・ヴァッレは不確実性を定量化できるアルゴリズムも開発している。[5]彼女は、国立インフラシミュレーション分析センターのパンデミックプロジェクトのリーダーに任命された。[6]
2012年、デル・ヴァッレは2009年の豚インフルエンザのパンデミックの際にマスクを着用することの経済的利益を研究した。[7]彼女は、パンデミックが緩和されない場合、米国経済に8000億ドル以上の損害を与える可能性があると予測した。[7]彼女の推定では、収入、入院に関連する費用、病気による収入の減少が使用された。デル・ヴァッレは、人口の半数がマスクを使用すれば、最大5730億ドルの経済的損失を回避できることを実証した。[7]
デル・ヴァッレは、ウィキペディアを使って病気の発生を監視する方法を研究した。西アフリカのエボラウイルスの流行をモデルとして、デル・ヴァッレは、ウィキペディアが、新興疾患を特定し、データを保存・共有するための、効果的でコミュニティ主導の監視システムになる可能性があることを示した。[8]彼女は、自然言語処理を使用して、ウィキペディアの記事から重要な情報と症例数を取得しました。デル・ヴァッレは、ウィキペディアのページの歴史セクションは、一般の関心を測るだけでなく、疾患の発生に関する時系列情報も提供すると考えています。[9]デル・ヴァッレは、ウィキペディアとソーシャルメディアからのインターネットデータを、衛星画像と気象情報と組み合わせて、疾患予測を改善しました。[10] [11]蚊が媒介する疾患については、衛星データから植生と地表水に関する情報を得ることができます。
2019年、デル・ヴァッレと同僚たちは、インフルエンザ予測ソフトウェアを改良する米国疾病予防管理センターのコンペで優勝した。 [5] COVID-19パンデミックの間、デル・ヴァッレは米国全土でのCOVID-19の拡散を説明する計算モデルに取り組んだ。[5] [12] SARS-CoV-2の過去のデータは存在しないため、デル・ヴァッレが開発した計算モデルは、インフルエンザの拡散を理解するために以前に使用していたモデルとは大きく異なっていた。彼女のモデルは、各州に社会的距離のガイドラインや検疫制限を通知するために使用された。[5] 2020年4月下旬に発表された彼女のモデルは、ローレン・ガードナーが開発したジョンズ・ホプキンス大学のプラットフォームのデータを利用した。デル・ヴァッレは国民にマスクの着用を推奨している。[13] LANLの本拠地であるニューメキシコ州は、早期にロックダウンを実施することで、SARS-CoV-2による死者数の急増を回避した。[14] [15]デル・ヴァッレ氏は、COVID-19の拡散に関する情報を監視できる世界的センターの設立を求めている。[16]
主な作品と出版物
Scholia にはSara Del Valleの著者プロフィールがあります。
選りすぐりの作品
- Del Valle, SY; Hyman, JM; Hethcote, HW; Eubank, SG (2007 年 10 月)。「ソーシャル ネットワークにおける年齢層間の混合パターン」。ソーシャルネットワーク。29 (4): 539–554。doi : 10.1016 /j.socnet.2007.04.005。ISSN 0378-8733 。
- Hickmann, Kyle S.; Fairchild, Geoffrey; Priedhorsky, Reid; Generous, Nicholas; Hyman, James M.; Deshpande, Alina; Del Valle, Sara Y. (2015 年 5 月 14 日)。「Wikipedia を使用した 2013～2014 年のインフルエンザシーズンの予測」。PLOS Computational Biology . 11 (5): e1004239. arXiv : 1410.7716 . Bibcode :2015PLSCB..11E4239H. doi : 10.1371/journal.pcbi.1004239 . ISSN 1553-7358. PMC 4431683 . PMID 25974758.
ウィキデータ () - Generous, Nicholas; Fairchild, Geoffrey; Deshpande, Alina; Del Valle, Sara Y.; Priedhorsky, Reid (2016 年 3 月 24 日)。「Wikipedia による世界的疾病の監視と予測」。Online Journal of Public Health Informatics。8 ( 1): e1003892。doi : 10.5210 / ojphi.v8i1.6530。ISSN 1947-2579。PMC 4231164。PMID 25392913。 ウィキデータ ()
主な出版物
- Valle, Sara Del (2019 年 3 月 27 日)。「ビッグ データは世界を救うためにどう役立つか」。Scientific American Blog Network。
- ブッシュウィック、ソフィー（2019年7月23日）。「「匿名」データはあなたの個人情報を保護しません」。サイエンティフィック・アメリカン。
参考文献
- ^ “サラ・Y・デル・ヴァッレのプロフィール”. www.lanl.gov 。2020年4月27日に取得。
- ^ abc Del Valle、Sara Yemimah (2005)。天然痘流行の数理モデルにおける行動変化と混合パターンの影響。OCLC 8160039884 。
- ^ abc 「招待講演者 | 第5回CSLシンポジウム「制御とモデリングにおける新たなトピック：社会経済行動」」 。 2020年4月27日閲覧。
- ^ 「疾病モデラーがコンピューターを見つめてCovid-19の将来を予測」STAT 2020年2月14日2020年4月27日閲覧。
- ^ abcde Lee, Morgan (2020年4月20日). 「ロスアラモスの弁護団によるウイルス予測モデルが注目を集める」. The Journal . Associated Press . 2020年4月27日閲覧。
- ^ 「治療と介入のモデリングと分析のためのコンソーシアム」c-mati.org . 2020年4月27日閲覧。
- ^ abc Tracht, Samantha M.; Del Valle, Sara Y.; Edwards, Brian K. (2012-05-07). 「パンデミック (H1N1) 2009 におけるフェイスマスクの使用に関する経済分析」. Journal of Theoretical Biology . 300 : 161–172. Bibcode :2012JThBi.300..161T. doi :10.1016/j.jtbi.2012.01.032. ISSN 1095-8541. PMC 3307882. PMID 22300798 .
- ^ 「Wikipedia はデング熱やインフルエンザなどの病気の発生を予測できる」。The Economic Times。2014年 11 月 19 日。2020年 4 月 27 日閲覧。
- ^ Fairchild, Geoffrey; Del Valle, Sara Y.; De Silva, Lalindra; Segre, Alberto M. (2015 年 5 月)。「Wikipedia の記事から病気データを引き出す」。International AAAI Conference on Weblogs and Social Media の議事録。International AAAI Conference on Weblogs and Social Media。2015 : 26–33。arXiv : 1504.00657。ISSN 2162-3449。PMC 5511739。PMID 28721308。
- ^ 「感染症ダイナミクスコレクションの数学的モデリングの紹介」。PLOS Oneブログ。2020年2月20日。 2020年4月27日閲覧。
- ^ 「スザンヌ・ウィークス、数学科学における産業キャリア準備の共同創設者」WPI 2018年1月10日2020年4月27日閲覧。
- ^ 「COVID-19の拡散に関するコンピューターモデリングがウイルス対策にどのように役立つか」NPR.org 2020年4月27日閲覧。
- ^ 「Going Viral」サンタフェ・レポーター。2020年2月26日。 2020年4月27日閲覧。
- ^ロメロ、サイモン (2020-04-24). 「最貧州の一つで あるニューメキシコ州が、いかにして急激な死者の増加を回避したか」ニューヨーク・タイムズ。ISSN 0362-4331 。2020年4月27日閲覧。
- ^ McKay, Dan. 「不確実性の中、ニューメキシコ州の保健当局は統計に頼る」www.abqjournal.com 。 2020年4月27日閲覧。
- ^ Greenfieldboyce, Nell (2020年3月4日). 「COVID-19の拡散に関するコンピューターモデリングがウイルスとの戦いにどのように役立つか」www.wyomingpublicmedia.org . 2020年4月27日閲覧。
外部リンク
- ロスアラモス国立研究所のサラ Y. デル バジェ