Российские математики разработают новую модель прогноза пандемии COVID-19
Российские математики разрабатывают новую модель прогнозирования эпидемии COVID-19. Она основана на понимании закономерностей связи будущего количества выздоровевших или умерших с общим числом зараженных на данный момент. Как предполагают авторы, модель будет точнее аналогов в 10 раз.
«Мы же хотим ввести новую характеристику эпидемиологического процесса, которая будет математически связывать общее количество инфицированных в конкретный момент в прошлом и общее количество выздоровевших или умерших людей к выбранному дню. Если мы заранее будем понимать, сколько человек будет болеть в будущем, то станем точнее планировать необходимые потребности в койках и медицинском оборудовании», — рассказал завкафедрой математического моделирования энергетических систем СПбГУ, руководитель Центра интеллектуальной логистики СПбГУ Виктор Захаров.
В основу нового подхода к прогнозированию вошла и модель для оценки общего количества инфицированных, предложенная в СПбГУ ранее. Она построена на итеративном подходе: данные, на основании которых строятся прогнозы на две-три недели, обновляются в реальном времени. Таким образом, течение эпидемии за последний анализируемый промежуток дает возможность более точно рассчитать прогноз ее развития в ближайшем будущем.
Важная часть предложенного алгоритма — формирование цепочки ESC (Epidemic Spreading Chain) стран, упорядоченных по времени выхода процентного прироста заболевших на одинаковые уровни. Страна, для которой строится прогноз, называется страной-последователем, остальные — странами-предшественниками. При этом важно, чтобы в государствах цепочки были введены примерно одинаковые ограничения социального и экономического характера.
Опрошенные «Известиями» эксперты разошлись во мнениях по поводу предложенной в СПбГУ новой модели.
По мнению старшего научного сотрудника лаборатории численного моделирования и нелинейной динамики Молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Артура Каримова, хотя существующие модели изначально плохо описывали распространение нового коронавируса, введение параметра, связывающего общее количество инфицированных и умерших или выздоровевших людей, может повысить точность моделирования.
Доцент физического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова Михаил Тамм настроен скорее скептически.
«Математическая модель способна переобучиться так, чтобы «предсказывать» то, что уже произошло, и очень точно. Если взять достаточно параметров, история воспроизведется со всеми случайностями и уникальными особенностями. Однако это не говорит о том, что модель качественно предскажет будущее. Появляется множество новых факторов, и вот с ними она может не справиться. К тому же я не знаю, как авторы работы учитывают такие вещи, как вакцинация, погода, время года, которые определенно будут влиять на заболеваемость», — заявил он.
Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий»:
Свели счеты: новая модель прогноза пандемии в РФ будет в 10 раз точнее