Технологии прогнозирования эпидемий оказывают огромную помощь обществу, которое руками специалистов может точнее предсказывать и готовиться к подобным угрозам. Российские математики могут вывести модели прогнозирования процесса распространения коронавируса на новый уровень. Для этого они разработали модель, которая будет точнее анализировать закономерности в связях между умершими или выздоровевшими от COVID-19 с общим числом инфицированных.
Введение нового параметра
Новый подход к прогнозированию, как ожидается, позволит медикам лучше планировать меры по оказанию медицинской помощи. В частности, сотрудники больниц будут понимать, какое именно количество людей может заболеть в будущем. Зная это, они смогут рациональнее использовать свои ресурсы, в том числе подготавливая медицинское оборудование и койки в необходимом количестве.
О самой системе моделирования рассказал Виктор Захаров, управляющий в Центре интеллектуальной логистики СПбГУ. По его словам, предложенный метод должен математически связывать общее число инфицированных пациентов в конкретный момент времени в прошлом и такое же количество умерших или выздоровевших к выбранному дню.
Актуальные данные
Новая модель предполагает использование в качестве основы прогнозирования ранее существовавшей системы оценки общего числа зараженных. Ее разработкой как раз занимались специалисты СПбГУ. Модель базируется на применении итеративного подхода. Система работает в режиме реального времени, используя данные для анализа за последние 2-3 недели. Обновление же происходит постоянно.
Одна из ключевых частей алгоритма моделирования заключается в формировании цепочки стран, упорядоченных по периоду выхода прироста в проценте заболевших на равные уровни. В системе прогнозирования таким образом будут выделяться страны-последователи и предшественники в зависимости от начала применения данной системы анализа. Причем специалисты подчеркивают, что крайне важно будет учитывать социальные и экономические условия в разных странах для соответствующего введения адекватных ответных мер.
Отзывы о системе прогнозирования
В экспертном сообществе высказываются разные мнения относительно модели СПбГУ. Некоторые специалисты видят плюс новой системы в том, что она действительно может повысить точность прогнозирования именно за счет введения нового параметра оценки эпидемиологической обстановки.
При этом физик Михаил Тамм, представляющий МГУ им. М.В. Ломоносова, усомнился, что данная модель сможет предсказывать будущее с высоким качеством. Он признал, что теоретически подобные прогнозы могут быть, особенно если имеется широкий набор исходных данных для анализа. Но также Тамм указал на невозможность учета всех случайностей и уникальных особенностей будущего, которые нарушат представленную на основе прошлых событий картину.
Помешать прогнозу, по словам ученого, смогут новые факторы и постоянно изменяющиеся параметры. В частности, неизвестно, как именно авторы модели смогут учитывать влияние фактора вакцинации в будущем, погодных изменений и прочих условий.
