Названы шесть неизвестных факторов в моделях коронавируса и как они могут повлиять на прогнозы
Исследователи из Имперского колледжа Лондона разработали модель, которая предсказывала, что в Великобритании может быть более 510 000 смертей при отсутствии превентивных мер со стороны правительства, предполагая, что каждый человек с вирусом передаст его от 2 до 2,6 другим людям.
Но это только одно важное соображение среди многих. Некоторые из них могут оказывать незначительное влияние на предсказания этих моделей, но другие могут существенно повлиять на результаты. Вот шесть факторов, которые до сих пор не совсем известны, и как они могут привести к различным результатам.
1. Бессимптомное распространение
Люди, которые имеют вирус, но не проявляют симптомов, известны как бессимптомные пациенты. Есть некоторые доказательства того, что эти люди все еще могут распространять заболевание среди других, но мы не знаем, насколько заразны эти люди.
Это может быть реальной проблемой, так как долгое время совет оставался только для людей с признаками болезни, чтобы оставаться дома. Могло случиться так, что в их жизни было много заразных людей, невольно распространяющих вирус.
Если распространенность протекает бессимптомно больше, чем предполагают разработчики моделей, их модели будут слишком оптимистичными в ситуациях, когда люди без симптомов не имеют самоизоляции.
2. Режим контакта
Наше понимание состоит в том, что после первоначального распространения – когда вирус впервые перепрыгнул с животного на человека – вирус распространяется только между людьми, но у нас пока нет полной картины того, как вирус распространяется. В какой степени он может передаваться, например, людьми, касающимися поверхностей? Если разработчики моделей используют эти другие способы контакта с вирусом, они, вероятно, увидят более быстрое распространение в результате.
3. Пренебрежение правилами
В Великобритании только что был введен новый набор правил (оставайтесь дома, за исключением необходимых покупок и занятий спортом, и путешествуйте только на работу, если вы ключевой работник). Мы понятия не имеем, сколько людей планирует на самом деле следовать за ними.
Опрос YouGov нашел 93% в пользу этих правил блокировки, поэтому мы можем предположить, что они будут следовать им, тогда как 2% были категорически против, возможно, указав, что они будут их игнорировать.
Меры по борьбе с пандемией работают лучше, если больше людей следуют правилам, а разработчики моделей должны предоставлять результаты, как для дисциплинированных, так и для менее дисциплинированных случаев.
4. Горячие точки
Мы знаем, что эпидемии вспыхивают раньше и интенсивнее в определенных местах, например, такие болезни, как Эбола, никогда не распространяются полностью по всему земному шару. Но мы не знаем, как решение этих горячих точек рано влияет на распространение вируса в дальнейшем.
Это важно, поскольку понимание «горячих точек», на которые сильно влияют такие аспекты, как плотность населения и культурные факторы, может иметь жизненно важное значение для понимания скорости и распространения заболевания.
В Китае, отслеживая рост горячих точек, они могли сказать, что вирус распространяется в Шанхай и Пекин, движимый людьми, путешествующими на сезонные каникулы. Это позволило властям сосредоточить свои усилия.
5. Инкубационный период
Сколько времени проходит между тем, как вы подвергаетесь воздействию вируса и становитесь заразными для других людей? Мы также не знаем, и ВОЗ упоминает, что «большинство оценок инкубационного периода для COVID-19 варьируются от одного до 14 дней».
Мы должны знать это, поскольку ключевой частью совета является то, что люди, живущие в семье с кем-то, у кого проявляются симптомы, должны самоизолироваться независимо от того, проявляют ли они какие-либо признаки.
Кто-то может заразиться вирусом от члена семьи в самом конце своей болезни, а затем выйти на улицу, прежде чем сам начнет чувствовать себя плохо, распространяя вирус по ходу жизни. Более короткий инкубационный период также приводит к более быстрому распространению эпидемии, поэтому хорошая модель должна учитывать диапазон возможных инкубационных периодов.
6. Разница между странами
Вирус не обязательно ведет себя одинаково в каждой стране или в каждой области страны. В некоторых культурах пожилые люди много общаются, в то время как в других они проводят большую часть своего времени в одиночестве. Плотность населения выше средней в городах или на общественном транспорте может повлиять на скорость распространения вируса.
Если предположить, что вирус работает одинаково везде, это может привести к крайне неточным прогнозам. Понимание распространения на местном, региональном и национальном уровнях необходимо для создания наилучших моделей.
Мощность компьютера
Чтобы учесть всю эту неопределенность, мы должны провести огромное количество симуляций. И каждый раз, когда мы добавляем фактор, любой из которых может сделать результаты бесполезными, если их неправильно рассчитать, количество вычислительной мощности, необходимой для запуска симуляции, растет.
Если, например, у нас было всего десять факторов, которые нам нужно было учесть, и мы хотели попробовать десять вариантов для каждого фактора, нам пришлось бы запустить 10 миллиардов симуляций – гораздо больше, чем мог бы выдержать ноутбук стандартного исследователя.
В Brunel передано несколько машин для запуска моделирования коронавируса (включая так называемый компьютер-сетку, который объединяет компьютеры из разных мест для решения одной всеобъемлющей проблемы) – и в целом, крупные компьютерные сообщества, такие как суперкомпьютеры и сообщества облачных вычислений стремятся помочь.
Мы будем много слышать о моделях и симуляциях в ближайшие месяцы, так как они начинают играть все более важную роль в нашей жизни. Но важно, чтобы мы никогда не забывали спрашивать – какую информацию они использовали, чтобы получить свой ответ, и могут ли они показать, что их результаты все еще сохраняются, если реальность окажется немного отличной от того, что они предполагали?
#Исследование #Коронавирус #Моделирование #Прогноз #Ситуация
Обсудим?
Смотрите также:
