Леонид Давыдов (davydov_index) wrote,
Леонид Давыдов
davydov_index

Categories:

Вирусная математика. Пик заболеваемости в России обещают в декабре



Пик заболеваемости коронавирусом в крупнейших городах России ожидается в середине декабря. Так считают в Санкт-Петербургском государственном университете, где была создана новая математическая модель прогнозирования распространения вируса. По мнению исследователей, первой пик пройдет Москва, затем Санкт-Петербург, а спустя еще примерно неделю будет достигнут максимум количества больных в сутки по стране, пишет газета «Известия».

В Москве самое высокое число болеющих коронавирусом может быть выявлено с 10 по 12 декабря, а в Санкт-Петербурге – 16 декабря, полагают авторы методики, специалисты Центра интеллектуальной логистики СПбГУ. В целом же по России наибольший подъем заболеваемости ожидается 21-22 декабря: тогда, по согласно новому прогнозу, за сутки будет болеть от 514 тысяч до 517 тысяч человек (то есть такого уровня достигнет разница числа заразившихся за 24 часа и суммы числа выздоровевших и умерших за те же сутки).

Для сравнения: 7 декабря этот показатель для России составил 488 727 человек. Таковы официальные данные федерального штаба по борьбе с распространением коронавируса, обнародованные на сайте стопкоронавирус.рф.

О создании новой модели развития эпидемий CBRR (Case-Based Rate Reasoning) экспертами Центра интеллектуальной логистики СПбГУ журналистам рассказали в пресс-службе Министерства высшего образования и науки РФ. Это не первая попытка прогнозировать ситуацию с распространением коронавируса в России, однако важно, что математические модели прогнозирования эпидемий коронавируса в различных странах, созданные в апреле и мае 2020 года, существенно расходились с реальностью.

Весной статистики, отражающей динамику нового вируса, еще не было, потому весенние модели не могли подойти для прогнозирования этой динамики, пояснил заведующий кафедрой математического моделирования энергетических систем СПбГУ, руководитель Центра интеллектуальной логистики СПбГУ Виктор Захаров. По его словам, новая модель CBRR для прогнозирования ситуации в России использует данные о динамике распространения вируса в странах, где эпидемия началась раньше. Так были получены данные для прогноза по стране в целом, а затем, с учетом ежедневных обновлений информации, были созданы прогнозы для Москвы и Петербурга.

Ожидается, что на пике число активных случаев болезни в Москве составит 149-151 тысяч человек, а в Петербурге – 64-65 тысяч. Эти значения важны для оценки загруженности системы здравоохранения и планирования ее работы, указывают авторы методики. И данные прогнозов постоянно корректируются: их показатели обновляются в реальном времени с учетом ежедневно обнародуемых сведений. В результате по мере анализа данных в продолжение эпидемии прогнозы становятся все более точными.

Для правильной подстройки математической модели нужно, чтобы в странах, данные которых берутся за основу для прогноза, применяли более или менее одинаковые меры борьбы с распространением инфекции: карантин, самоизоляцию, социальное дистанцирование. Как уточнил Виктор Захаров, для России характерно более позднее по сравнению с многими другими странами достижение такого же долевого прироста значений. Однако данные по Германии, например, для прогнозов брать было нельзя, потому что она слишком близка к России по времени развития эпидемии, а данные по Китаю не подходили из-за несовпадения мер противодействия с российскими.

Подход к проблеме прогнозирования в СПбГУ интересен, но результаты вызывают сомнения, сказал «Известиям» директор по исследованиям агентства Data Insight Борис Овчинников. Он указал на непригодность официальных данных для применения в прогнозах по эпидемии и даже для сравнения стран между собой. По его мнению, почти наверняка можно говорить, что «универсальных законов развития эпидемии не существует». Вариации в скорости и длительности роста заболеваемости, показателях снижения и интервале между подъемами могут быть велики – что видно даже на примере различных российских регионов.

Ряд особенностей новой математической модели выглядят сомнительно, указал доцент физического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова Михаил Тамм. Он обратил внимание на то, что в ряде стран, по образцу которых моделируют ситуацию в России, в осенне-зимний пик летальность снизилась, тогда как в России повысилась. Разницу эксперт объяснил тем, что в этих странах выросла выявляемость заболевания в сравнении весной. К тому же эти страны, по сути, уже вернулись к локдауну, а в России об этом речи не идет, добавил он.

Эксперт Сергей Зайков (математик, общественник, блогер, Томск) комментирует:

На мой взгляд, как математика, заявление о том, что математики спрогнозировали пик волны эпидемии в России — это дешевый политический пиар, никакого отношения к математике не имеющий. Во-первых, если математики СПбГУ делают математическую модель в виде программы, которая выдает достоверные прогнозы, то они должны обеспечить, чтобы она основывалась на достаточно достоверных данных.

Я согласен с директором по исследованиям агентства Data Insight Овчинниковым в том, что официальные данные не годятся для использования в прогнозировании реальной динамики эпидемии. Это не только ненадежность тестов ПЦР, которые вообще непонятно, что тестируют (уже сейчас скептически говорят об «эпидемии ПЦР-тестов»), но и подделка статистики, «доработка» ее результатов для официальной подачи. И на основании этого делать прогнозы? Это глупо и неправильно.

Не удивительно, что ранее имевшийся «класс моделей для прогнозирования динамики эпидемий» не годился. Получается, что в Центре интеллектуальной логистики СПбГУ всерьез думали, что хоть какая-то модель сможет работать на таких показателях, как официальные данные.

Во-вторых, включение в модель данных по ситуации в других странах — фактически признание авторов модели, что российские официальные данные непригодны для построения модели. Только вот ставка разработчиков на то, что Запад нас спасет, неубедительна. Сейчас на Западе тоже активно «редактируют» статистику, поскольку коронакризис имеет не российский, а мировой масштаб.

Эта модель в виде программы непригодна, чтобы прогнозировать «динамику эпидемии». Но вполне может пригодиться для прогнозов, как будут фальсифицировать статистику по коронавирусу, причем с учетом иностранных указаний по такой фальсификации. Не зря же иностранную статистику используют.
Tags: коронавирус
Subscribe

Recent Posts from This Journal

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

  • 0 comments