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国、パンデミックおよびリアルタイムデータ-予測リスクモデル

予測モデルの使用が、国土におけるパンデミックの進展を理解するのにどのように役立つか

信頼できるデータ

 
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データをよりよく理解する

これは、全国レベルでのCovid19の伝播動態を理解するために、高レベルの精度で開発されたリスクモデルです。このツールは、事前定義された変数のセットに対するさまざまなCovid19伝播シナリオのモデリング、およびリスクモデルの作成を可能にするプロトタイプを提供します。このツールは、危機的状況におけるパンデミックの蔓延に対する緊急時対応計画と緩和策を最適化するニーズに対応できます。

危険
特定の状況下で特定の場所で波が発生する可能性、および影響を受けるオブジェクトへの影響を特徴とするその予想される結果。

確率
開発されたモデルでは、確率は空席間の類似性、つまり、前のイベントが発生した確率に条件付けられた発生確率を表します。

感受性
感受性は、特定の地域がCovid19の影響を受ける傾向を表します。

危険
危険は、特定の期間および特定の領域で、潜在的に破壊的な現象が発生する確率と同等です。

潜在的な損傷
潜在的な危害は、リスクのある要素の脆弱性と経済的価値(感染者の数x入院の可能性のある数)の結果です。

脆弱性
脆弱性は、特定の人が現象の発生にさらされる損失の程度を表します。

出典:DGSデータ
 

EU4COVIDは、国内市場で10年近く存在するコンサルティング会社、Winningが所有するツールであり、管理レベルで複雑な問題を解決するための科学的手法の適用に取り組んでいます。

科学的管理の分野でいくつかの認証と国際的なパートナーシップを持ち、戦略的科学コンサルティングの面でマーケットリーダーとしての地位を確立しています。

 

サポート

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