Учени: Целта е  да се парира разпространението, преди критичното запълване на 70% от клиниките с тежко болни - тогава екипите започват да се претоварват и системата гърми

Международен екип от учени създаде модел, който може да предскаже огнища на новия коронавирус две седмици преди да станат очевидни, чрез броя на заболелите. Идеята е да се избегнат критичните 70% запълване на клиниките, които лекуват инфекцията. Без светкавична реакция още при появата на ранни симптоми в по-големи групи от хора разпространението взима стихиен характер и може да излезе от контрол.

Епидемиолозите Маурисио Сантилана и Никол Коган от Харвардския университет пуснаха в arXiv.org алгоритъм, който регистрира опасност 14 до 21 дни преди случаите да напълнят болниците. Системата следи в реално време в интернет

търсенето с думи,

описващи симптомите

на COVID-19 и имената

на лекарства,

използвани за лечение на инфекцията, активността на дистанционно общуване с лекари и тематичните туити. На практика се използват селектирани големи масиви, дейта данни.

Изследователите смятат, че

моделът може да се

ползва подобно на

термостат в система

за охлаждане,

за да управлява засилване или разхлабване на мерките според ситуацията на конкретния регион или град. Така - казват - ще се гарантира по-плавно и по-безопасно “отваряне” на бизнеса и социалния живот.

При инфекциозните болести повечето прогностични модели представляват сценарии с предположения. Те стъпват на знания за подобни минали ситуации и според възможните променливи. Вземат се предвид допускания за поведението на патогена, от една страна, и от друга - реакцията на общността.

При нашия начин на прогнозиране наблюдаваме, без да правим предположения.  Разликата е, че нашите методи реагират на реални промени в поведението. Можем да ги използваме за предупреждение в аванс, казва д-р Сантилана, асистент по педиатрия и епидемиология и шеф на изчислителния център в детската болница в Бостън.

Екипът засича достоверността на прогнозата, като сравнява как корелира моделът с броя на случаите и смъртността през март и април.

Например в Ню Йорк рязкото увеличаване на свързаните с COVID публикации в туитър - най-масовата социална мрежа, започна повече от седмица, преди взривът от болни в средата на март.

Екипът комбинира всички източници на данни от интернет и получава хармонизиран алгоритъм, който предвижда следващите огнища до 21 дни, преди да лумнат.

Според модела в Небраска и Ню Хемпшир вероятно ще се наблюдава увеличаване на случаите през следващите седмици. Но ако се предприемат допълнителни мерки, ситуацията може да остане под контрол. Преди болниците да вдигнат бял флаг пред потока от пациенти.

Изпреварващата информация за вероятността може да даде възможност на властите, които вземат решения, да действат седмица или повече преди вдигането на епидемичния градус.

Анализатори в системата на общественото здраве обаче коментират пред “Ню Йорк таймс”, че

при цялата си

привлекателност

дейта анализът

не може да предвиди

внезапни промени в

масовото поведение

В този смисъл не превъзхожда традиционните модели на изработване на сценарии с предварителни версии за променливите.  

Няма алгоритъм, който би могъл да предскаже общонационалните протести след убийството на Джордж Флойд например. Смята се, че масовите събирания може да са запалили нови огнища въпреки евентуалните предпазни мерки, предприети от протестиращите.