Математики создали модель для прогноза количества жертв COVID-19

ТАСС, 27 октября. Российские исследователи создали модель для точной оценки числа жертв пандемии COVID-19 и других опасных болезней. Результаты исследования опубликовал научный журнал Eurasian Economic Review, кратко об этом пишет пресс-служба НИУ ВШЭ.

"Мы разработали динамическую модель распространения COVID-19, которая позволяет очень точно прогнозировать время наступления очередных пиков инфекции, а также оценивать их высоту. Ее использование уже позволило нам обнаружить несколько интересных тенденций, связанных с началом второй волны COVID-19 и скоростью снятия ограничений", - пишут исследователи.

Одной из главных проблем первых этапов пандемии COVID-19 было то, что у эпидемиологов не было инструментов для прогнозирования характера распространения инфекции и быстрой оценки эффективности ограничительных мер. Российские ученые под руководством профессора НИУ ВШЭ Александра Карминского разработала математическую модель, которая позволит в будущем избежать подобных проблем как в отношении COVID-19, так и других инфекционных болезней.

Как отмечают ученые, классические эпидемиологические модели, учитывающие доли здоровых, инфицированных и выздоровевших людей в обществе, оказались недостаточно точными для прогнозирования распространения коронавирусной инфекции. Это, в первую очередь, связано с тем, что они не учитывают, как на пандемию влияют различные ограничительные меры.

Российские математики устранили этот недостаток, обратив внимание на то, что схожие процессы описывает модель, разработанная в 1925-1926 годах американским математиком Альфредом Лоткой и его итальянским коллегой Вито Вольтеррой. Карминский и его коллеги адаптировали ее для предсказания распространения заболеваний.

Работу этой модели ученые проверили на данных, собранных в ходе эпидемии лихорадки Эбола в Западной Африке в 2014-2015 годах. Как показали эти расчеты, адаптированная модель Лотки – Вольтерры смогла очень точно определить общее число переболевших и предугадать время пика заболеваемости. Убедившись в работоспособности модели, ученые провели аналогичные расчеты для первой и второй волн COVID-19.

Эти вычисления подтвердили эффективность модели, а также указали на несколько важных закономерностей, связывавших волны пандемии. В частности, расчеты подтвердили, что мощность второй волны пандемии прямо зависела от скорости ослабления ограничительных мер, что в особенности касается ряда стран Южной и Центральной Европы, а также США.

Как надеются ученые, подготовленная ими модель позволит более точно оценивать масштабы последующих волн COVID-19, а также даст человечеству шанс лучше подготовиться ко вспышкам других опасных инфекционных заболеваний, потенциально способных вызвать пандемию.