灾难响应方面的学术专家已经开发了一种基于AI的仿真模型，该模型可以准确预测免打孔疫苗接种站的交通流量起伏。
此外，团队已将模型转换为在线应用程序。他们的希望是，该工具将帮助大规模疫苗接种计划人员快速比较不同类型的通行方法，并确定最适合当地居民的方法。
这项研究在多伦多的约克大学进行，并发表在《国际环境研究与公共卫生杂志》上。
阿里·阿斯加里(Ali Asgary)博士及其同事描述了他们的步骤，该方法是在125,000名模拟患者到驾车式接种诊所就诊时训练机器学习模型的。
作者在讨论中评论道：“我们的驾驶模拟是根据过去和当前可用于驾驶设计，设置和操作的最佳实践开发和参数化的。”
研究人员注意到，在准备手稿时缺乏免驱疫苗接种协议，研究人员说他们的仿真工具可以在使用时进行微调。
作者写道，从模拟场景中产生的数据“可用于为直接通过大规模疫苗接种的诊所开发一种新的，更好的预测性机器学习模型”。“生成的模型可用于快速预测要接种的人数以及在各种参数设置下的平均接种时间。”
他们认为，本文介绍的大多数仿真都可能通过新的输入和算法调整进一步完善。
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