Математическая модель борьбы с COVID-19 в Украине неправильна

Грант Сандерсон, математик из США, основатель популярного образовательного математического канала 3Blue1Brown на YouTube, на примере симулятора пандемии коронавируса рассказал о том, как эффективнее всего остановить распространение COVID-19. Демонстрация вызвала впечатление, что в Украине делают все ровным счетом наоборот.

Американский математик Грант Сандерсон, создал симуляцию пандемии Covid-19. С ее помощью он показал, как на передачу коронавируса влияют такие факторы, как социальное дистанцирование, тестирование населения, изоляция инфицированных, соблюдение правил гигиены и карантин.

Сандерсон окончил Стэнфордский университет в 2015 году со степенью бакалавра по математике. С 2015 по 2016 год он работал в Академии Хана (американская некоммерческая образовательная организация). Спустя год Сандерсон уволился, чтобы полностью сосредоточиться на канале 3Blue1Brown.

В своем ролике о коронавирусе Сандерсон в самом начале подчеркивает, что он не эпидемиолог. Для наглядной демонстрации разных вариантов распространения коронавируса он использовал простейшую модель с точками, летающими в границах квадрата (точка — один человек, квадрат — сообщество (коллектив, населенный пункт).

С помощью симуляции математик попытался ответить на такие вопросы:

Что случится, если большинство людей будут держаться друг от друга подальше, но время от времени будут посещать публичные места вроде магазинов или школ.

Что случится, если будет возможность идентифицировать и изолировать инфицированных? А что если некоторым удастся улизнуть? Например, потому что у них нет симптомов или потому что их тест дал отрицательный результат. Как влияют на ситуацию путешествия между отдельными сообществами. И что случится, если люди будут избегать контакта друг с другом некоторое время, а потом им это надоест и они прекратят это делать.

При этом Сандерсон исходил из предпосылки, что главной задачей любых противоэпидемических мероприятий является снижение количества летальных случаев. Для чего нельзя допускать одновременного появления большого количества заболевших, а также необходимо стремиться к полной победе над инфекцией.

В итоге математик пришел к таким выводам:

Вывод №1

Скорость роста количества заболевших очень сильно зависит от количества ежедневных контактов, вероятности заражения при контакте и продолжительности периода, когда инфицированные могут свободно перемещаться, заражая других.

Читайте также:Дурной пример заразителен. Как мир борется с эпидемией коронавируса и что сработает в Украине
Вывод №2

Добавление в модель распространения инфекции общего места, которое люди регулярно посещают, резко увеличивает скорость роста распространения инфекции.

Вывод №3

Наиболее эффективным на сегодня способом снизить скорость распространения инфекции остается идентификация и изоляция инфицированных. Например, благодаря быстрому тестированию и реагированию на подозрительные случаи. Программная симуляция показывает, что это позволяет полностью остановить распространение инфекции.

Почти такого же эффекта удается достичь даже тогда, когда каждый пятый случай остается необнаруженным. В этом случае пик количества случаев будет не намного выше чем при 100% изоляции всех заболевших.

В то же время если усложнить модель, добавив возможность путешествовать между различными сообществами и ухудшив результативность поиска и изоляции инфицированных до 50% результат почти не будет отличаться от ситуации, когда ничего не предпринимается вообще. Соответственно, критически важным остается вопрос доступности и качественности тестирования.

Однако если идентифицировать большинство заболевших не получается, то на помощь может прийти социальное дистанцирование и карантин. Как показала симуляция, даже если 50% населения не выполняет условия карантина, в результате кривая заболеваемости оказывается сглаженной. Тем не менее, эпидемия затягивается во времени, а общее количество заболевших все равно остается огромным.

Вывод №4

Прекращение сообщения между городами/районами/странами, в которых уже наблюдается вспышка заболевания или эпидемия, практически не влияет на скорость роста случаев заболевания. Наличие крупных транспортных хабов в сообществах, связанных друг с другом, делает эту стратегию еще менее эффективной, если меры приняты с опозданием.

Вывод №5

Посещение публичных мест резко увеличивает скорость распространения инфекции, даже если снизить вероятность заражения для таких контактов вдвое. Тем не менее, соблюдение правил личной гигиены, если оно приводит к снижению вероятности заразиться вдвое, оказывается таким же эффективным, как и снижение частоты посещений публичных мест в пять раз.

В конечном итоге автор делает заключение, что социальное дистанцирование спасает жизни, а нарушение правил карантина или продолжение работы мест общего пользования резко снижают его эффективность. Одновременно без налаженной системы идентификации и изоляции случаев заболевания при снятии карантина следует ждать второй волны заболевания с не менее разрушающими последствиями.

Сандерсон также предполагает, что в будущем человечество будет способно поддерживать уровень глобализации, останавливая распространение инфекций на корню, так как это выглядит реалистичной задачей.

Головний редактор Марина Жуковіна

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *