Ученые Санкт-Петербургского университета внесли изменения в существующую модель для прогнозирования эпидемий. Теперь она стала применимой для любой пандемии.
Как сообщают в пресс-службе СПбГУ, исследователи ориентировались на гипотезу о природном влиянии множества факторов на динамику заболеваемости COVID-19. Они использовали математическую модель, основанную на динамической игре против природы. Оказалось, что динамика распространения новых вирусов и рост численности населения могут быть описаны с использованием модели CIR («Восприимчивые — Инфицированные — Переболевшие») со случайными параметрами.
Результаты применения новой методологии озвучили на научной конференции, посвященной 300-летию Университета. Профессор СПбГУ Виктор Захаров, научный руководитель Центра аналитики динамических процессов и систем, представил данные в пленарном докладе.
Методология была проверена на многочисленных вычислительных экспериментах. Ретроспективные прогнозы динамики строились на статистических данных по эпидемиям. Модель спрогнозировала снижение суточного прироста заболевших COVID-19 в России до 25 тысяч к осени.
Таким образом, ученые из СПбГУ могут с высокой степенью точности прогнозировать количество активных случаев болезни в реальном времени. Это позволяет использовать прогнозы в планировании мероприятий систем здравоохранения во время эпидемий, будь то новые вирусы или уже известные.
