Эксперты оценили методики прогнозов по распространению COVID-19

Фото: Athit Perawongmetha / Reuters

Все математические модели прогнозирования распространения инфекции работают «50 на 50», заявил РБК вирусолог, профессор МГУ, доктор биологических наук Алексей Аграновский. 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.

Власти Москвы сообщили о надежде победить коронавирус в ближайшие месяцы

Общество

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.