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빅 컴퓨팅으로 대규모 전염병 대처

Metabiota의 데이터 과학자인 Kierste Miller의 게스트 게시물
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Metabiota에서 우리는 전염병과 그것이 퍼지는 방식에 매료되었습니다. 전염병은 전 세계에 엄청난 위험을 초래합니다. 그러나 예측하고 모니터링하기가 매우 어렵습니다. 우리 팀은 정량화할 수 없어 보이는 이 위험을 정량화하는 문제를 해결하는 데 도움을 주기 위해 보험, 상업 및 정부 부문을 위한 전염병 위험 모델을 생성합니다. 당사의 최종 사용자는 전염병 확산으로 인해 일정 수준의 인적 또는 재정적 손실이 발생할 확률을 알고 싶어합니다.
손실 가능성을 평가하기 위해 우리는 실리에 (즉, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수행됨) 전 세계에 걸쳐 그럴듯한 질병 전파 사건을 예측하는 모델입니다. 예를 들어, 우리의 시뮬레이터는 유행성 독감의 잠재적 확산뿐만 아니라 2003년 SARS 및 2014년 서아프리카 에볼라 사건과 유사한 발병을 묘사합니다. 우리는 질병이 발생하는 위치, 확산 속도, 감염자 수, 그에 따른 의료 이용률 및 사망률을 확률적으로 모델링합니다. 우리 고객은 종종 이러한 사건과 관련된 비용에 관심이 있기 때문에 우리는 질병 확산 모델과 발병과 관련된 경제적 영향 및 보험 청구를 정량화하는 재무 모델을 결합합니다. 전체적으로 우리는 질병 전염병으로 인한 잠재적인 재정적, 인적 손실을 추정할 수 있는 매우 큰 규모의 시뮬레이션 이벤트 세트를 만듭니다.

모의 질병 전염병 확산
출처: 미국 매사추세츠주 보스톤 노스이스턴 대학교 MOBS 연구소

위의 지도는 우리 모델이 프랑스 파리에서 텍사스 파리까지 전 세계를 여행하는 개인의 과정을 매일 시간 간격으로 시뮬레이션하는 방법을 보여줍니다. 우리는 개인이 네트워크 가장자리를 가로질러 이동할 확률을 모델링합니다. 각 네트워크 노드 내에서 개인이 질병을 전파할 확률. 단일 전염병 시뮬레이션에는 수백만 개의 계산이 수행됩니다. 우리 모델은 엄청난 양의 데이터를 통합하고 있으며 당연히 상당한 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 큰 컴퓨팅 요구 사항.
아래 표에는 문제 범위가 요약되어 있습니다. 우리 고객은 희귀한 사건의 확률에 관심이 있기 때문에 우리는 실제로 수백만 건의 사건을 시뮬레이션합니다. 전염병 발생 그럴듯한 결과의 전체 범위를 살펴 봅니다. 각 시뮬레이션은 전 세계 모든 노드 내부 및 노드 간 질병 전파를 통합하며 완료하는 데 약 26~26분이 소요됩니다. 단일 병원체에 대한 전염병 결과의 폭을 추정하기 위해 수백만 개의 시뮬레이션을 실행하려는 경우 매우 큰 컴퓨팅 작업에 대해 이야기하고 있습니다. 표에서 볼 수 있듯이, 한 병원체군에 대한 일련의 시뮬레이션은 내 노트북에서 약 18년이 걸립니다! 이는 분명 도움이 되지 않으므로 대신 우리는 작업 속도를 높이기 위해 Rescale의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용합니다. Rescale 플랫폼에서는 단일 병원체에 대한 XNUMX년 간의 컴퓨팅 작업을 약 하루 작업으로 단축할 수 있습니다. 우리는 광범위한 그럴듯한 시나리오를 포착하는 XNUMX만 개 이상의 시뮬레이션을 사용하여 하루 만에 단일 병원체의 위험을 프로파일링했습니다.
메타바이오타차트
메타바이오타차트
우리는 Rescale에서 클라우드 컴퓨팅을 사용합니다. 왜냐하면 더 빠르고, 저렴하며, 더 협력적으로 컴퓨팅을 수행할 수 있기 때문입니다. Rescale의 플랫폼은 확장 가능합니다. 수천 대의 서버에서 수백만 건의 글로벌 전염병 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.
, 그리고 우리는 비용 효율적인 방식으로 대규모 컴퓨팅 리소스를 대규모로 활용할 수 있습니다. 우리는 플랫폼에서 전 세계 파트너와 안전하게 협력하여 최첨단 전염병 위험 모델을 구축하고 데이터에 대한 액세스를 쉽게 제어할 수 있습니다. 전 세계에 퍼져 있는 전염병의 복잡성을 저렴하고 신속하게 시뮬레이션할 수 있다는 것은 놀라운 기술적 성과입니다.
이는 생명 과학이 오늘날의 대규모 컴퓨팅 기능을 활용하는 특별한 방법 중 하나일 뿐입니다. 2014년 서아프리카 전역에 에볼라가 발생한 것처럼 전염병이 확산되면 수십억 달러와 인간의 생명이 위태로워집니다. 우리는 Rescale을 통해 얻은 시뮬레이션 결과 덕분에 전염병에 대한 회복력을 높이기 위한 중요한 정보를 수집하는 도구를 구축하고 있습니다.
저자에 관하여
Kierste Miller는 Metabiota의 데이터 과학자로 전염병 모델링에 중점을 두고 있으며 전산 생물학, 전염병학 및 재난 모델링을 전문으로 합니다. 그녀는 보험, 상업, 정부 부문을 위한 글로벌 전염병 위험 추정 제품을 구축하는 팀의 일원입니다.

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