14 juni 2021

Michael Littunen studerar sista året på masterprogrammet i matematik och har i sitt examensarbete tittat på modeller för beräkning av spridningen av Covid-19. Med hjälp av de matematiska modellerna kan till exempel olika restriktioner beroende på åldersgrupp simuleras och utvärderas.

Michael Littunen som studerar sista året på masterprogrammet i matematik.
Michael Littunen studerar sista året på masterprogrammet i matematik.

De matematiska modellerna i Michael Littunens uppsats ”Mathematical Epidemiology: A study of the COVID-19 pandemic using compartmental models” bygger på en uppdelning av befolkningen i olika grupper som potentiella smittbärare, infekterade och immuna. Beroende på hur grupperna interagerar går det att analysera hur Coronaviruset kan spridas i samhället.

– Jag har alltid funnit smittspridningsmodeller intressanta men i och med COVID-19 pandemin så ökade mitt intresse. Under hösten 2020 läste jag en mycket intressant kurs i matematiska modeller inom biologi där en del av kursen handlade om smittspridningsmodeller. I och med det så började jag fundera kring att skriva min masteruppsats i ämnet och tog kontakt med min handledare Göran Bergqvist, som höll i kursen. Vi diskuterade ämnet och tog fram en idé, berättar Michael Littunen.

Modeller för smittspridning

Uppsatsen innehåller modeller för beräkningar om spridning i olika åldersgrupper, effekter av lockdown, vaccination och olika virusvarianter. Modellerna kan därför enkelt anpassas till nya situationer som kan tänkas uppstå. Folkhälsomyndigheten använder liknande modeller för att försöka uppskatta hur Coronaviruset kommer att spridas i Sverige.

– Mitt intresse för smittspridningsmodeller och simuleringar av spridningen av virus har ökat när jag lärt mig mer om dem och jag skulle gärna arbeta med något liknande i framtiden. Det finns otroligt många olika scenarion som man kan föreställa sig där smittspridningsmodeller används, exempelvis för att modellera den årliga influensan. Det är något som jag gärna skulle vilja arbeta med och lära mig mer om, säger Littunen.

Simulerar effekter av restriktioner

En av svårigheterna med att modellera hur Coronaviruset sprids är att uppskatta storleken av det så kallade mörkertalet, alltså antalet oupptäckta fall. I Littunens arbete presenterar han därför en uppskattning av mörkertalet under första vågen baserat på antalet fall under andra vågen.

Med hjälp av de matematiska modellerna kan olika restriktioner beroende på åldersgrupp simuleras. Till exempel effekten av att isolera alla personer över 60 år eller att i stället drastiskt minska kontakter som barn har med varandra. Resultaten i uppsatsen visar att isolering av äldre leder till minskad smitta inom den gruppen medan en minskning av antalet kontakter barn har med andra barn leder till minskad total spridning i samhället. Resultaten i uppsatsen visar också på att ökningen av smittade under 2021 framför allt berodde på att den brittiska varianten B.1.1.7 fick fotfäste i Sverige. Utan den hade den tredje vågen varit åtminstone märkbart mindre allvarlig.

– Resultat om den brittiska variantens påverkan på tredje vågen i Sverige tycker jag är lite extra intressant. Skillnaden i hur våren hade sett ut, enligt mina simuleringar, med den brittiska varianten jämfört med ett scenario utan den brittiska varianten, förvånade mig.

Michael Littunen kommer den 17/6 att försvara sin uppsats, med Milagros Izquierdo som examinator.

Kontakt

Utbildningsprogram

Senaste nytt från LiU

Serverrum,data på svart skärm.

Maskinpsykologi – en brygga till generell AI

AI som är lika intelligent som människor kan bli möjlig tack vare psykologiska inlärningsmodeller, kombinerat med vissa typer av AI. Det menar Robert Johansson som i sin avhandling har utvecklat begreppet maskinpsykologi.

Forskning för hållbar framtid får nära 20 miljoner i bidrag

Ett oväntat samarbete mellan materialvetenskap och beteendevetenskap. Utveckling av bättre tjänster för att hantera klimatförändringarna. Det är två forskningsprojekt vid LiU som får stora stöd från Marianne och Marcus Wallenbergs stiftelse.

Innovativ idé för effektivare cancerbehandlingar prisas

Lisa Menacher har tilldelats Christer Giléns stipendium 2024 inom området statistik och maskininlärning för sin masteruppsats. Hon har använt maskininlärning i ett försök att göra val av cancerbehandling mer effektivt.