Эксперты используют математические модели для построения прогнозов заболеваемости новой коронавирусной инфекцией, однако доверять расчетам полностью пока рано.
Математическая модель не всегда является прогнозом, поскольку подходов для ее построения может быть очень много. Об этом рассказал российский эксперт Сергей Соколов, передает «NGS24. RU». По его словам, для того, чтобы модель адекватно отражала картину распространения коронавируса, необходимы точные статистические данные.
«Чтобы модель была адекватна истинному положению распространения инфекции, нужна достаточно точная статистика, сколько именно заболевших, и внешние факторы, которые не просто качественно, а именно количественно влияют на распространение инфекции», — объяснил эксперт.
Также важно знать индекс самоизоляции и вероятность заражения при контакте с больным человеком. Кроме того, изменить картину могут охват тестами, вводимые или отменяемые противоэпидемические меры и многие другие факторы. Соколов отметил, что сложность моделирования COVID-19 заключается в том, что это пока новая инфекция, которая может протекать бессимптомно, а неявные симптомы можно перепутать с ОРВИ.
«Любой фактор начинаешь менять в большую или меньшую сторону, например, количество контактов в день, и распространение инфекции то быстро затухает, то взлетает», — добавил специалист.
Следовательно, математическое моделирование может работать достаточно хорошо, но только в том случае, если при этом используется большое количество параметров. Эксперт подытожил, что на данный момент одна из проблем заключается в том, что не все они очевидны.
Свежие комментарии