Um modelo computadorizado epidemiológico da disseminação do mosquito-borne vírus do Nilo Ocidental em 17 condados da Califórnia, em 2005, previu com sucesso em 81,6 por cento dos casos humanos da doença surgiria e definidas áreas de alto risco, onde o risco de infecção acabou por ser 39 vezes maior do que em áreas de baixo risco, de acordo com pesquisa recém-publicada. O software usado em DYCAST essas previsões é agora open-source e está sendo aplicada a outras doenças.
"Uma das coisas que realmente diferencia DYCAST de outras abordagens é que é com base em parâmetros biológicos", disse Ryan Carney, um Brown University estudante de graduação que é o autor principal de um artigo sobre o desempenho DYCAST do que aparece na edição atual da revista Emerging Infectious Diseases, publicada pelo Centers for Disease Control. "Todos os parâmetros do modelo são baseadas em dados experimentais relacionadas com a biologia e ecologia do vírus, mosquito vetor, e de acolhimento de aves."
Por exemplo, os parâmetros espaciais do modelo incluem como os mosquitos longe e aves infectadas tendem a voar. Parâmetros de tempo-chave incluem o tempo que o vírus precisa para incubar em mosquitos antes que se tornem infecciosas eo tempo de vida de aves infectadas. Carney disse que, usando a biologia para definir os atributos geográficos e temporais do modelo, em vez de limites municipais ou setores censitários, que são convenientes para os seres humanos, mas irrelevante para os pássaros e mosquitos, o modelo permitiu que o Departamento de Saúde Pública da Califórnia para fornecer alertas antecipados a uma área que se estende desde a área da baía através de Sacramento para a linha de Nevada, assim como as regiões no sul da Califórnia.
Carney implementou o software quando ele trabalhava para o departamento de Califórnia em 2005. (O software foi criado por Theophilides Constandinos da Universidade da Cidade de Nova York.) Alimentar o modelo em 2005 foram 109.358 relatórios pássaro morto telefonou ou introduzidos por membros do público através de uma hotline estadual e website.
À medida que mais aves mortas foram relatados em proximidade, o software iria gerar mapas diários de áreas com alto risco de infecção humana, proporcionando um alerta para as autoridades de saúde pública local. O software, por exemplo, previu áreas de alto risco mais de um mês antes de os primeiros casos humanos surgiram, em média.