YAYsim: Salgın Modelleme ve Karar Destek Sistemi

Mustafa DEMİRBİLEK

Makale detayları

YAYsim: Salgın Modelleme ve Karar Destek Sistemi

Yazarlar:

Mustafa DEMİRBİLEK

Yayıncı:

Bilecik Seyh Edebali University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Bilecik Seyh Edebali University Journal of Science 2020 Vol.7 Issue 1, pp.104-112

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000891421

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2458-7575

Anahtar kelimeler:

Özet:

 


Infectious diseases such as measles, morbillivirus, influenza, AIDS have caused millions of infecteds and deaths, great workforce lost and economical cost since the beginning of civilization. The spread dynamics of bacteria and viruses that cause infectious diseases through a population is carefully analysed to be able to effectively use intervention methods such as vaccination, quarantine, medicine, and etc. while considering scarce resources and costs. SIR (Susceptable-Infected-Recovered) compartmental model has been used to model spread dynamics of infectious diseases through a population, to predict total number of infected and death people and to calculate economical cost of diseases for roughly a century. In this study, we develop a software, YAYsim, coded in Python programming language, to be able to help decision makers and interested users to analyse results of an epidemic or pandemic by allowing them to change disease parameters as attack rates, recovery periods, the number of infected people at the beginning. YAYsim includes demografic information of each city in Turkey. Thus, it enables users to see how a pandemic affects on a selected city and to be able to decide based on their working area according to the results. Finally, an example study is carried out to estimate and evaluate rates of infected and death people during a possible H1N1 pandemic in Gaziantep city. It is observed that 35.8% of Gaziantep’s population are affected from the disease and 0.7% of them are death based on the disease parameters of 1918 Spanish Flu.

.

 

İnsanlık tarihinin başlangıcından itibaren kızıl, kızamık, grip, AIDS gibi bulaşıcı hastalıklar milyonlarca insanın hastalanmasına ve ölmesine, büyük iş gücü kayıplarına ve çok yüksek ekonomik maliyetlere sebep olmuştur. Aşı, karantina ve ilaç gibi müdahale yöntemlerinin, kıt kaynaklar ve maliyetler düşünüldüğünde etkili bir şekilde kullanılmaları için bulaşıcı hastalıklara neden olan bakteri ve virüslerin bir topluluk içinde yayılma dinamiklerinin iyi analiz edilmiş olması gerekmektedir. SIR (Susceptable-Infected-Recovered) bölmeli modelleme yöntemi yaklaşık bir asırdır bulaşıcı hastalıkların bir populasyon içinde yayılma dinamiklerinin modellemesinde ve toplam hasta ve ölü sayısının, hastalığın ekonomik boyutlarının tahmininde kullanılmaktadır. Bu makalede, karar vericilerin ve ilgili kullanıcıların, hastalık şiddeti, iyileşme periyodu, başlangıçtaki hasta sayısı gibi salgın parametrelerini değiştirebilmesine izin vererek, salgının sonuçlarını analiz edebilmelerine yardım edecek, python programlama dilinde kodlanan, YAYsim isimli karar destek programı geliştirilmiştir. YAYsim, Türkiye’deki her şehrin nüfus bilgilerini içermektedir. Bu sayede kullanıcıların, seçilmiş bir şehirde yaşanabilecek bir salgının sonuçlarını görebilmelerine ve bu sonuçlara göre çalıştıkları disiplinler çerçevesinde karar verebilmelerine olanak sağlamaktadır. Son olarak Gaziantep ilinde yaşanabilecek olası bir H1N1 salgını sırasında oluşabilecek hasta ve ölü oranlarını tahmin etmek ve değerlendirmek için örnek bir çalışma yapılmıştır. 1918 İspanyol Gribi yayılma parametreleri baz alınarak yapılan modellemede, Gaziantep nüfusunun %35.8’inin hastalıktan etkilendiği ve %0.7’sinin hayatını kaybettiği gözlenmiştir.

Makale detayları

YAYsim: Salgın Modelleme ve Karar Destek Sistemi

Yazarlar:

Mustafa DEMİRBİLEK

Yayıncı:

Bilecik Seyh Edebali University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Bilecik Seyh Edebali University Journal of Science 2020 Vol.7 Issue 1, pp.104-112

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000891421

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2458-7575

Benzetim

Karar destek sistemi

Salgın modelleme

Sayı

Makale detayları

YAYsim: Salgın Modelleme ve Karar Destek Sistemi

Yazarlar: Mustafa DEMİRBİLEK

Yayıncı: Bilecik Seyh Edebali University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Bilecik Seyh Edebali University Journal of Science 2020 Vol.7 Issue 1, pp.104-112

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2020

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000891421

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2458-7575

Benzetim

Karar destek sistemi

Salgın modelleme

Sayı

Yazarlar:

Mustafa DEMİRBİLEK

Yayıncı:

Bilecik Seyh Edebali University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Bilecik Seyh Edebali University Journal of Science 2020 Vol.7 Issue 1, pp.104-112

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000891421

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2458-7575