Miután a tavaszi csúcs után a COVID-19-hez köthető halálesetek száma csökken Európában és Észak-Amerikában, a világ minden táján egyre több dolgozó tér vissza az irodájába, a Kormányok pedig a társadalmi érintkezésben egyre nagyobb teret engednek az állampolgároknak. Azonban az ingatlankezelők és a vállalatok, bérlők hiába próbálnak viselkedési és érintkezési protokollokat, illetve biztonsági intézkedéseket meghozni az alkalmazottak zökkenőmentes visszatérése érdekében, ezek az irányelvek túl tágak ahhoz, hogy az emberek tökéletesen megérthessék a kockázatot, amit vállalnak, mikor egy adott környezetben tartózkodnak.

Éppen ezért az USA-ban a Haven Diagnostics egy viszonylag új tudományos, személyalapú modellezést fejlesztett ki, amelyet az irodákban a – pl. szenzorok segítségével – megnövekedett számú adat tesz lehetővé, hiszen egyre több mérési eredménnyel rendelkezünk pl. az egyes helyiségek kihasználtságával kapcsolatban. Ez pedig segíti az epidemiológusokat, hogy új és összetettebb módszerekkel elemezzék a fertőző betegségek terjedését: kifinomult módon szimulálhassák a vírusveszély összetettséget és véletlenszerűséget, segítve ezzel is a kockázatkezelést.

Meglehetősen bonyolult a képlet, hiszen minden ember, illetve tágabban értelmezve minden egyes ingatlan rendelkezik egy kockázati profillal a járvány kapcsán, amelyek azonban különbözőek, hiszen például egy idősek otthonában a látogatók beengedésének szabályozása nagyban különbözik attól, mint amit egy egyetemi kampusz esetében kell meghatározni.

A személyalapú számítási modellek az egyes személyek – például a szálloda előcsarnokában lévő emberek – interakcióit szimulálják különböző környezetekben. Ez lehetővé teszi az eszköz- és ingatlankezelők, valamint a vállalkozások számára, hogy mélyebben megismerjék a saját kockázati profiljukat, és hogy ezek alapján mely intézkedések a legköltségtakarékosabbak és leghatékonyabbak a pandémia kockázatának csökkentésére, mondja Dr. Michael Gao, a Haven Diagnostics vezérigazgatója a propmodo.com cikkében.

Például modellezni lehet egy munkahelyen, hogy az egyes alkalmazottak mekkora eséllyel adhatják át egymásnak a betegséget, a magatartásuk (másokkal való interakció szintje, maszkviselet, mennyi ideig tartózkodnak a létesítményben stb.) hogyan növeli, avagy csökkenti a fertőzésveszélyt.

Ez a megközelítés alkalmazható különböző alaprajzi elrendezések, demográfiai adatok és létszám esetén is, így szimulálva a különböző forgatókönyvek hatását. Első lépésként különböző változókat határoznak meg, majd azokat összefésülik. A változók négy kategóriáját állították fel: demográfiai adatok, viselkedés, épületrendszerek és elrendezés, valamint helyinformációk. A Haven Diagnostics statisztikai programozó csapata előzetesen rengeteg adatot gyűjt be és elemez, így az adott városnegyed, lokáció irányítószáma alapján végzett sűrűségszámítástól kezdve a HVAC-rendszer specifikációig széles a spektrum.

Természetesen mivel sokféle variáció lehetséges, ezért átgondolt statisztikai megközelítés szükséges, amely magában foglalja az egyes helyszínekre jellemző demográfiai, elrendezési és létesítményadatokat is. Majd a kockázatok felmérése segítheti a visszatérést az irodákba, hogy az alkalmazottak és a bérlők valóban biztonságban érezhessék magukat, vagy pontosabban fogalmazva tisztában legyenek az egyes irodai tevékenységeik kockázatával, így már tudnak megfelelően reagálni. A statisztikák közelmúltbeli fejlődésének és a munkahelyi adatok (térelemzések) rendelkezésre állásának köszönhetően megvan a lehetőség arra, hogy újranyissák a munkahelyeket, vagy legalábbis elkerüljék a nagyobb gócpontok kialakulását.

(Forrás: www.realista.hu)