ブライアクリフ シニアが革新的なパンデミック モデルでプレステージ奨学金を獲得

ジェイソン・スター(写真BHS)

新しいプログラミング言語を独学。 オンライン パンデミック モデルの構築。 夏の間、1 日 20 時間勤務。 ブライアクリフ高校 シニア ジェイソン・スター 彼は自分の科学研究プロジェクトに心と魂を注ぎ込み、それが実を結びました。

大きな時間。

ジェイソンは最近名誉ある賞を受賞しました 2022年ミルトン・フィッシャー賞 イノベーションとクリエイティビティ – 国内でわずか 9 人の学生に与えられる認定。

それはすべて、ジェイソンがパンデミック中にアンドリュー・クオモのブリーフィングを見たときに始まりました.

「マスクの義務化や学校の閉鎖などのCovid-19への介入は、通常、州全体に万能であることがわかりました」と彼は言いました.

「この問題を解決するための優れた方法は、地域ベースで Covid-19 をシミュレートし、意思決定者が自分のコミュニティに最適な介入を選択できるようにすることができる地域化されたモデルを作成することであると判断しました」と彼は言いました。

ブライアクリフ科学研究の教師は、「ジェイソンのモデルを使用すると、領域を特定することができ、特定の介入がどれほど効果的かを知ることができます。 ギラナ・ライス、昨年と夏にジェイソンと一緒に働いた。

ジェイソンはウェストチェスター郡で彼のモデルをシミュレートしましたが、学区などのどのコミュニティでも機能し、2 人の小さなグループでも機能します。 複数のテストの後、Jason 氏は、彼のモデルが 84.2% という驚くべき精度を達成したことを証明したと述べました。

このモデルは、彼が「エージェント」と呼んだシミュレートされた人々で構成されており、年齢、人種、およびコンプライアンスによって分類されています。

その他の入力には、ユーザーが使用したい介入の種類や、Alpha、Delta、Omicron などの Covid の亜種が含まれます。 このモデルは、患者に関する Covid の研究に基づいています。

彼は、独学で学んだプログラミング言語 NetLogo を使用して、ゼロからモデルを作成しました。 学校でコンピュータ サイエンスを学んだ彼のバックグラウンドは確かに役に立ちました。

「ブライアクリフで AP コンピューター サイエンスとプログラミング入門を受講しました」と彼は言いました。

ジェイソンは彼のメンターであるペンシルベニア州立大学の博士課程の学生の功績を称えています モーガン・ケイン、彼がモデルを思いつくのを手伝って。

「私は科学研究の授業の 1 年生のときに彼の記事の 1 つを読み、彼にメールを送りました。 彼はそれに応えて、クラスの私のメンターになりました。

ジェイソンはまた、調査ベースのプロジェクトへの愛情が彼のモチベーションを維持するのに役立っていると考えており、研究でキャリアを積むことを望んでいます。

「社会学、公衆衛生、テクノロジーを駆使して、それらをすべて混ぜ合わせたいと思っています」と彼は言いました。

「私は自分がしていることを本当に楽しんでいます」と彼は言いました。 「ときどき、自分のモデルの文献レビューを探す作業を始めるとしたら、1 日中それをやり続けます。私はそれにとても情熱を注いでいるからです。

「ジェイソンは優秀な学生であり、私たちのトップの科学研究生の 1 人です。 レイスは言った。 彼は才能があり、非常に創造的で、多くのアイデアを持っています。 彼は、このプロジェクトと科学研究と公衆衛生について非常に意欲的で情熱的です。 彼の前には絶対に素晴らしいキャリアがある」

Jason は、Reiss と彼が受けたすべてのガイダンスに感謝しています。

「先生や指導者の助けがなければ、これを成し遂げることはできなかったでしょう」と彼は言いました。 「私の研究が評価されたことを大変光栄に思います。」

ミルトン・フィッシャー奨学金のウェブサイトから:

全州/国における包括的政策から生じる政治的意見の不一致を目の当たりにする COVID -19 のパンデミックに備えて、Jason は、国または州全体の一般化されたスケールではなく、地域社会の人口変動に基づいて拡散をシミュレートする疾患モデルを作成しました。 多くの地域における健康の社会的決定要因 (SDoH) の違いを調査した後、彼のモデルは、特定の地域における病気の蔓延の結果をより予測し、それらの間の不公平を説明することができました。 彼の研究は主に COVID -19 そして、その病気の病原体ベースのモデルを開発することで、病気の感受性、死亡率、回復時間、潜伏期間などの特定の制約がわかっている場合、彼のモデルは、年齢や人種的要因、地域人口でこれらを調整できます。人口構成、人口の人種的クラスタリング、地域の大きさ、地域の輸送、ワクチン接種率、介入、コンプライアンス率を使用して、人口固有の病気の蔓延予測をシミュレートします。 この地域固有のリスク評価は、地域の運営委員会が許容可能なリスク範囲内で機能を最適化するポリシーを計画するために使用でき、特定のコミュニティに最適な、より的を絞ったアクションを可能にします。 新進気鋭のシニアであるジェイソンは、公衆衛生を専攻するつもりです。

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