Kısa Kursa Hoş Geldiniz
R kullanarak enfeksiyöz hastalık dinamikleri modellemesi konusunda 5 günlük yoğun atölyemize hoş geldiniz! Bu kurs, hesaplamalı epidemiyolojik modeller ile uygulamalı deneyim sağlayacaktır.
📢 Kurs Öncesi Bilgilendirme
- Hazırlık: R betikleri ile Jupyter Notebook'ları kullanacağız - R veya RStudio kurulumu gerekmez! Tüm barındırılan notebook bağlantıları modüller bölümünde sağlanacaktır.
- Konum: Kurs 15-19 Eylül 2025 tarihleri arasında Ankara, Türkiye'de düzenlenecektir.
- Materyaller: Tüm kurs materyalleri ve veri setleri sağlanacaktır. Lütfen Kaynaklar bölümündeki okuma listesini inceleyin.
Kurs Genel Bakış
Bu kurs, enfeksiyöz hastalıklara uygulanmış matematiksel epidemiyoloji ilkelerine kapsamlı bir giriş sağlamaktadır. Öğrenciler, kompartman iletim modellerinin temel kavramlarını ve R programlama dilinde pratik uygulamaları öğreneceklerdir.
Öğrenme Hedefleri
- Enfeksiyöz hastalık modellemesine ve bunların halk sağlığındaki rolüne giriş
- ID modellerine uygulanmış olasılık, oranlar, tehlike oranları ve rekabet eden tehlikeler kavramlarını anlama
- Hastalık olayları, bulaşma ve müdahaleleri yakalama alternatiflerini gözden geçirme
- SIR modellerine, temel üreme sayılarına, sürü bağışıklığına giriş ve bu kavramları gözden geçirmek için simülasyonları keşfetme
- Verinin önemini ve salgın ortamlarında bulaşma dinamiklerini simüle etmedeki ilgisini anlama
Kurs Programı
Temel kavramlardan enfeksiyöz hastalık modellemesinde ileri uygulamalara kadar 5 günlük yoğun atölye programı.
1. Gün: Enfeksiyöz hastalık modellemesine giriş
Ders: Enfeksiyöz hastalık modellemesine giriş
Enfeksiyöz hastalık dinamiklerinin temel kavramlarına ve bulaşmayı simüle etmek için matematiksel sistemlerin kullanımına giriş
Ara
Ders: Kompartman modellerinin temel kavramları
Bu oturumda kompartman modeli tasarlama sürecini adım adım takip edeceğiz. Olasılık, oranlar, tehlike oranları ve rekabet eden tehlikeler kavramlarını uygulayacağız. Ayrıca hastalık olayları ve müdahaleleri yakalama alternatiflerini tartışacağız.
Öğle Arası
Uygulama: Basit kompartman modeli gösterimi
Basit bir kompartman modelinin kısa gösterimi.
Ara
Uygulama: Basit kompartman modeli gösterimi (devamı)
Katılımcılar kendi kohort modellerini kodlayacak. Oran hesaplamaları ve model çıktısının yorumlanması uygulanacak.
2. Gün: SIR modeli
Ders: SIR modeli
SIR modelinin neden enfeksiyöz hastalık dinamiklerinin merkezinde olduğunu anlama. Basitliğinde, SIR modelleri temel üreme sayısı (R₀) ve sürü bağışıklığı gibi daha karmaşık kavramları tanıtmanın kapısıdır.
Ara
Ders: SIR modeli ile salgın fazlarını anlama
SIR modelini yöneten matematiksel ifadeleri kapsamak. Uygulamada, bir SIR modelini, model değişkenlerini ve model parametrelerini anlamak için R kullanacağız.
Öğle Arası
Uygulama: SIR'ın yapı taşları
Katılımcılar bir SIR modeli kodlayacak ve ana model parametrelerini bilgilendirmek için bilgi toplayacaklar.
Ara
Uygulama: Bulaşma dinamiklerinin tanıtımı
Daha önce kodlanan SIR modelini kullanarak R₀, R_eff'in rolünü inceleyerek karmaşıklık ekleyeceğiz ve basit bir SIR modeli için sürü bağışıklığının nasıl kurulabileceğini pratik olarak göreceğiz.
3. Gün: Stokastik modeller ve belirsizliği değerlendirme
Ders: Stokastik modellere giriş 1
Stokastisite kavramlarına ve bunların salgın artışı ve yok olma olasılığını anlamadaki ilgisine giriş.
Ara
Ders: Stokastik modellere giriş 2
Stokastik model türleri ve modelleme prosedürlerini kapsamak.
Öğle Arası
Ders: Model belirsizliği ve kalibrasyonunu değerlendirme
Modellemede belirsizliği ve onu değerlendirme yöntemlerini keşfetme.
Ara
Uygulama: Basit SIR modelinde stokastisiteyi keşfetme
Daha önce kodlanan basit SIR modelini kullanarak stokastik bir süreç tanıtılacak ve çıktısı keşfedilecek.
4. Gün: Salgınlar ve veri
Ders: Salgın analizine giriş
Anahtar gecikmelerin tahminini (örn. kuluçka süresi, seri aralık), büyüme oranları, ikiye katlanma süreleri, temel üreme sayısı ve basit kısa vadeli tahminlemeyi kapsamak.
Ara
Ders: Salgın verisi kullanımı
Salgın verisi ve vaka listesi toplama ve kullanma ilkelerini anlama.
Öğle Arası
Uygulama: Salgın verisi
Sentetik salgın verisini yükleme, temizleme ve analiz etme.
Ara
Uygulama: Salgın tahminleri
Seri aralık ve R₀ tahminleri üretmek için araçlar ve yöntemlerin tanıtımı.
5. Gün: Final ödevi ve kursun bitişi
Uygulama: Final ödevi Bölüm 1
Final projesinin tanıtımı ve uygulamalı çalışma zamanı.
Ara
Uygulama: Final ödevi Bölüm 2
Ödevi tamamlama ve grup geri bildirimini hazırlama.
Öğle Arası
Grup etkinliği
Gruplar final ödevi hakkında geri bildirimde bulunur.
Ara
Final dersi: COVID-19'u nasıl modelledik?
COVID-19 hakkında bildiklerimizin kanıtlarını gözden geçirme ve bunu matematiksel bir modele nasıl çevireceğimizi inceleme.
Kapanış
Kurs Dersleri
Atölyenin her günü için ders slaytlarına erişim. Tüm slaytlar kurs deposundan indirilebilir olacaktır.
1. Gün: Enfeksiyöz hastalık modellemesine giriş
Enfeksiyöz hastalık dinamikleri ve kompartman modellerinin temel kavramları.
2. Gün: SIR modeli
Temel SIR model kavramları, matematiksel ifadeler ve bulaşma dinamikleri.
3. Gün: Stokastik modeller ve belirsizliği değerlendirme
Stokastisite, model belirsizliği ve kalibrasyon yöntemlerine giriş.
4. Gün: Salgınlar ve veri
Salgın analizi, anahtar epidemiyolojik parametreler ve gerçek dünya veri uygulamaları.
5. Gün: Final ödevi ve kursun bitişi
COVID-19 modelleme vaka çalışması ve kurs entegrasyonu.
Etkileşimli Uygulamalar
Uygulamalı pratik oturumlar için etkileşimli Jupyter Notebook'larına erişim. Tüm notebook'lar günlük olarak yüklenecek ve herhangi bir yazılım kurulumu olmadan doğrudan tarayıcınızda çalıştırılabilir.
🚀 Etkileşimli Notebook'ları Başlat
Binder tarafından desteklenen etkileşimli Jupyter ortamında tüm pratik oturumlara erişmek için aşağıdaki rozeti tıklayın. Ortamda R ve tüm gerekli paketler önceden yüklenmiştir.
📝 Pratik Oturumlar Şunları İçerir:
- 1. Gün: İlk kompartman modelinizi oluşturma
- 2. Gün: SIR modellerini kodlama ve keşfetme
- 3. Gün: Stokastik süreçleri uygulama
- 4. Gün: Gerçek salgın verilerini analiz etme
- 5. Gün: Final projesi ve COVID-19 vaka çalışması
Not: Notebook'lar kurs süresince günlük olarak güncellenir. Etkileşimli ortama erişimde herhangi bir sorun yaşarsanız, lütfen eğitmenle iletişime geçin.
Final Ödevi
Final ödevi, kurs boyunca edindiğiniz tüm becerileri derlemek ve uygulamak üzere tasarlanmıştır.
📊 Kapsamlı Proje: Enfeksiyöz Hastalık Modellemesi
Bu kapsamlı ödev, temel kompartman modellerinden ileri stokastik yaklaşımlara ve gerçek dünya veri analizine kadar enfeksiyöz hastalık modelleme kavramlarını anlayışınızı göstermenize olanak tanıyacaktır.
📝 Ödev Detayları:
- Format: Grup etkinliği (grup başına 3-4 katılımcı)
- Süre: 4. Gün (tanıtım) - 5. Gün (çalışma ve sunum)
- 5. Gün Etkinlikleri: Uygulamalı çalışma zamanı ve ardından grup sunumları
- Araçlar: Etkileşimli Jupyter Notebook ortamı
4. Gün: Ödev tanıtımı ve grup oluşturma
5. Gün: Uygulamalı çalışma zamanı ve grup sunumları
🔗 Ödev Materyalleri:
Tam ödev talimatları ve veri setleri ile özel bir Jupyter notebook kursun 4. günü yüklenecektir.
Not: Bu ödev tüm kurs bileşenlerini entegre eder - kompartman modelleme, SIR dinamikleri, stokastik süreçler ve salgın veri analizi. Gruplar bulgularını ve modelleme yaklaşımlarını son gün sınıfa sunacaklardır.
Kurs Kaynakları
Enfeksiyöz hastalık modellemesinde öğreniminizi desteklemek için temel okuma materyalleri, çevrimiçi kaynaklar ve araçlar.
Bilimsel Literatür
- 📄 Grassly NC ve ark. ID matematiksel modellerine dair derleme
- 📄 Garnett ve ark. Sağlık programlarının değerlendirilmesinde matematiksel modeller
- 📄 White ve ark. Enfeksiyöz Hastalık Epidemiyolojisinde Matematiksel Modeller
- 📄 Bjornstad ve ark. ID modellemesi için SEIRS
- 📄 O'Driscoll ve ark. 2021.CID. R tahmin yöntemleri
- 📄 Fraser ve ark. 2004. PNAS. Salgın kontrolü
Çevrimiçi Kaynaklar
- 🍳 Epirecipes: Farklı programlama dillerinde ID modelleme örnekleri
- 📚 Keeling & Rohani ID Modelleme kitabı
Çevrimiçi Kitaplar
ekstra Dersler
Yazılım ve Araçlar
Tüm pratik oturumlar R çekirdekleri ile Jupyter Notebook'ları kullanacak, Binder üzerinden erişilebilir. Yazılım kurulumu gerekmez - her şey tarayıcınızda çalışır!
İletişim Bilgileri
Eğitmen
İsim: Juan Vesga
Kurum: UK Sağlık Güvenlik Ajansı'nda Baş Aşı Modelleyicisi ve Imperial College London'da misafir araştırmacı
E-posta: juan.vesga@ukhsa.gov.uk; j.vesga10@ic.ac.uk
Profil: Imperial College London Profili
Kurs İletişimi
Birincil iletişim e-posta ve kurs duyuruları aracılığıyla olacaktır.
Kurs Detayları
Tarihler: 15-19 Eylül 2025
Konum: Sağlık Bakanlığı (GDPH-MoH), Ankara, Türkiye
Süre: 5 günlük yoğun atölye