UF ISE教师开发模型以管理质量covid-19测试

xiachen xian., Ph.D. headshot

xiachen xian., Ph.D., an assistant professor for the Department of Industrial & Systems Engineering (ISE) at the bt365体育, recently received funding from the National Science Foundation in support of her research to develop adaptive sampling strategies for administering 大规模测试 for 新冠肺炎.

该研究的目的是建立一个可靠的框架,可以识别弱势社区中病毒传输模式,同时最大限度地减少测试资源的消耗,例如测试本身,制作测试,测试工具包,测试人员时间和努力的材料。

Dr. Xian and her team, which includes Alexander Semenov, Ph.D., UF ISE assistant research professor, Jaclyn Hall, Ph.D., from UF Health Outcomes & Biomedical Informatics and Thomas Hladish, Ph.D., from UF’s Department of Biology are working together to develop a data-driven, strategic sampling method for 新冠肺炎 community testing.

与Lifeesouth血库和佛罗里达州卫生部合作,该团队将收集地理,人口统计和社会经济数据,并将这些数据与Covid-19测试结果相结合,以评估某些社区的传染风险。基于风险结果,该团队将设计一种采样方法,该方法将确定如何选择少量大组以接收测试。这种方法将为医疗保健专业人员提供依据,每天决定是否应在特定社区中进行大规模测试。

“这种模式将大大提高测试效率,并提供所需的实时决策,以解决多种风险社区的大流行,”博士说。西安。通过结合最近的测试结果和数据指示器,所提出的框架还将实现客观测试资源分配。

博士完成的研究。西安和她的团队还将开展关于当前未解答的关于病毒的传输模式的未来研究,确定影响何时返回工作的安全因素以及如何使用大规模测试来检测和停止社区传输,作为经济活动开放和增加。此数据还将阐明对其他疾病的自适应测试和资源分配。

“这是一种令人兴奋的机会,对方法学研究和医疗保健应用的许多新的可能性,”博士说。西安。该团队开发的初始框架将在佛罗里达州北部中部实施,最终将可扩展到该州的其他地区。