Методики прогнозов по распространению COVID-19
Все математические модели прогнозирования распространения инфекции работают «50 на 50», заявил РБК вирусолог, профессор МГУ, доктор биологических наук Алексей Аграновский.
Фото: Athit Perawongmetha / Reuters
Так он ответил на просьбу прокомментировать прогноз ученых из Центра интеллектуальной логистики Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ), создавших новую математическую модель для оценки распространения коронавируса.
По словам Аграновского, такие модели сопоставимы с прогнозами погоды. «Ни разу я еще не видел случая, чтобы модели как-то мощно сработали, — я не по отношению к этим выкладкам петербургских ученых [говорю], а в целом. <...> Дай бог, чтобы их модель сработала, и в скором времени был достигнут предсказанный пик, а там уже и снижение не за горами», — отметил вирусолог.
По его словам, никакая модель «не лечит, » поэтому надеяться надо не только на прогнозы, но и на вакцинацию и естественное ослабление эпидемии.
По мнению директора Института экономики здравоохранения НИУ ВШЭ Ларисы Попович, математические модели, описывающие распространение инфекции, если и соответствуют реальности, то на очень короткое время.
«Такого рода модели кто только не строил. Они эту формулу выводят на основании ретроспективного движения эпидемии и ее экстраполируют. Она практически ни у кого не сходится. Заниматься предсказанием пика в России, где основной респираторный пик приходится на ноябрь и февраль, — ну хорошо», — сказала Попович.
Она пояснила, что пик респираторных заболеваний зависит от температуры воздуха, плотности контактов населения и поведения людей. «Слишком много факторов, каждый из которых будет влиять на эту историю», — добавила директор Института экономики здравоохранения ВШЭ.
По ее словам, пандемия в разных странах развивается по-разному, распространение инфекции в каждой из них зависит от множества факторов, таких как плотность населения, поведение людей, погодные условия, влажность. Подобные математические манипуляции — это «интересная задача» и «хороший повод для публикаций», однако «к жизни она имеет очень мало отношения», считает Попович.
По ее мнению, раньше конца марта, когда потеплеет и закончится период респираторных заболеваний, ослабления эпидемии COVID-19 в стране ждать не стоит.
Согласно данным модели CBRR (Case-Based Rate Reasoning), Москву и Санкт-Петербург ожидает второй с начала эпидемии пик заболеваемости COVID-19. В Москве он наступит 10–12 декабря, в Петербурге — 16 декабря. Эту математическую модель разработали в Центре интеллектуальной логистики Санкт-Петербургского госуниверситета (СПбГУ).
Как пояснил РБК руководитель этого центра, заведующий кафедрой математического моделирования энергетических систем СПбГУ, доктор физико-математических наук, профессор Виктор Захаров, в своей модели ученые основывались на гипотезе, согласно которой коронавирус в разных странах ведет себя «примерно одинаково».
«Мы начали активно работать с 30 апреля. Где-то к концу мая у нас появился первый подход к описанию, мы стали создавать соответствующий алгоритм, который позволяет, извлекая информацию, прогнозировать развитие эпидемии. Прогнозы с помощью этой модели в июне уже были», — рассказал он.
По словам Захарова, модель также основана на данных статистической динамики, представленных странами. «Мы нашли возможность извлекать оттуда информацию, пригодную для прогнозирования динамики статистических показателей эпидемии в нашей стране, в первую очередь общего числа заболевших», — пояснил он.
Ученый отметил, что динамика распространения коронавирусной инфекции хоть и отличалась в разных странах, но собиралась «около каких-то значений, которые и можно было использовать для прогнозирования».
«У этого процесса есть определенные характеристики темпов его развития, которые на самом деле не сильно отличаются. Динамика этих характеристик по странам повторяется. И если отсчитывать эту динамику от времени достижения определенных уровней этих значений, например скорости прироста, тогда видно просто графически, что это что-то похожее», — рассказал он. Захаров считает, что метод «вполне работоспособен».
«В международном журнале Mathematics опубликованы результаты наших прогнозов по США и России, траектория общего количества инфицированных отклонятся от фактической траектории на полпроцента — один процент», — отметил он.
Фото: Athit Perawongmetha / Reuters
Так он ответил на просьбу прокомментировать прогноз ученых из Центра интеллектуальной логистики Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ), создавших новую математическую модель для оценки распространения коронавируса.
По словам Аграновского, такие модели сопоставимы с прогнозами погоды. «Ни разу я еще не видел случая, чтобы модели как-то мощно сработали, — я не по отношению к этим выкладкам петербургских ученых [говорю], а в целом. <...> Дай бог, чтобы их модель сработала, и в скором времени был достигнут предсказанный пик, а там уже и снижение не за горами», — отметил вирусолог.
По его словам, никакая модель «не лечит, » поэтому надеяться надо не только на прогнозы, но и на вакцинацию и естественное ослабление эпидемии.
По мнению директора Института экономики здравоохранения НИУ ВШЭ Ларисы Попович, математические модели, описывающие распространение инфекции, если и соответствуют реальности, то на очень короткое время.
«Такого рода модели кто только не строил. Они эту формулу выводят на основании ретроспективного движения эпидемии и ее экстраполируют. Она практически ни у кого не сходится. Заниматься предсказанием пика в России, где основной респираторный пик приходится на ноябрь и февраль, — ну хорошо», — сказала Попович.
Она пояснила, что пик респираторных заболеваний зависит от температуры воздуха, плотности контактов населения и поведения людей. «Слишком много факторов, каждый из которых будет влиять на эту историю», — добавила директор Института экономики здравоохранения ВШЭ.
По ее словам, пандемия в разных странах развивается по-разному, распространение инфекции в каждой из них зависит от множества факторов, таких как плотность населения, поведение людей, погодные условия, влажность. Подобные математические манипуляции — это «интересная задача» и «хороший повод для публикаций», однако «к жизни она имеет очень мало отношения», считает Попович.
По ее мнению, раньше конца марта, когда потеплеет и закончится период респираторных заболеваний, ослабления эпидемии COVID-19 в стране ждать не стоит.
Согласно данным модели CBRR (Case-Based Rate Reasoning), Москву и Санкт-Петербург ожидает второй с начала эпидемии пик заболеваемости COVID-19. В Москве он наступит 10–12 декабря, в Петербурге — 16 декабря. Эту математическую модель разработали в Центре интеллектуальной логистики Санкт-Петербургского госуниверситета (СПбГУ).
Как пояснил РБК руководитель этого центра, заведующий кафедрой математического моделирования энергетических систем СПбГУ, доктор физико-математических наук, профессор Виктор Захаров, в своей модели ученые основывались на гипотезе, согласно которой коронавирус в разных странах ведет себя «примерно одинаково».
«Мы начали активно работать с 30 апреля. Где-то к концу мая у нас появился первый подход к описанию, мы стали создавать соответствующий алгоритм, который позволяет, извлекая информацию, прогнозировать развитие эпидемии. Прогнозы с помощью этой модели в июне уже были», — рассказал он.
По словам Захарова, модель также основана на данных статистической динамики, представленных странами. «Мы нашли возможность извлекать оттуда информацию, пригодную для прогнозирования динамики статистических показателей эпидемии в нашей стране, в первую очередь общего числа заболевших», — пояснил он.
Ученый отметил, что динамика распространения коронавирусной инфекции хоть и отличалась в разных странах, но собиралась «около каких-то значений, которые и можно было использовать для прогнозирования».
«У этого процесса есть определенные характеристики темпов его развития, которые на самом деле не сильно отличаются. Динамика этих характеристик по странам повторяется. И если отсчитывать эту динамику от времени достижения определенных уровней этих значений, например скорости прироста, тогда видно просто графически, что это что-то похожее», — рассказал он. Захаров считает, что метод «вполне работоспособен».
«В международном журнале Mathematics опубликованы результаты наших прогнозов по США и России, траектория общего количества инфицированных отклонятся от фактической траектории на полпроцента — один процент», — отметил он.
Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.
