Тричі на місяць з Харкова до Центру громадського здоров’я направляють прогноз, як розвиватиметься епідемія COVID-19 в Україні у наступні 10 днів. Прогноз спільно готують харківські медики й математики. Що саме він передбачає і чим відрізняється від інших прогнозів?
Про це в ефірі "Сьогодні. Головне" розказав завідувач кафедри математичного моделювання і штучного інтелекту Харківського аерокосмічного університету Дмитро Чумаченко.
"Динаміка епідпроцесу стрімка"
Про вашу роботу ми дізналися від вашої матері, епідеміологині Тетяни Чумаченко. Коментуючи в ефірі поширення коронавірусу, вона розповіла, що її кафедра — епідеміології Харківського медуніверситету — та ваша кафедра — матмоделювання і штучного інтелекту аерокосмічного університету — "розробили комп’ютерну модель, яка досить точно показує прогноз на найближчі 10 днів". Це ви вирішили допомогти мамі сучасними технологіями чи вона звернулася до вас?
Ми розпочали роботу у цьому напрямку ще, мабуть, у 2005-2006 роках, і будували моделі різних епідемічних процесів. Те, що впроваджено і досі працює, — це моделі грипу, дифтерії, гепатиту B, сифілісу та інших.
Ми не просто моделюємо, головна мета — це визначити ті фактори, які впливають на епідемічний процес, і, власне, створити експерименти з різними сценаріями, та показати, що буде відбуватись. Чому лише на 10 днів це робиться? Тому що динаміка епідемічного процесу стрімка і залежить від тих управлінських рішень, які приймає Уряд, і заходів контролю для стримання епідемічного процесу. У нас дуже висока точність прогнозів.
Зараз ми спостерігаємо зниження динаміки зростання, але, все одно, це зростання і воно буде відбуватись, якщо нічого не буде вдіяно.
Скільки людей працює у проєкті?
Проєкт фінансується Національним фондом досліджень України, колектив авторів — це 10 людей, до того ж ми долучаємо студентів, аспірантів до цієї роботи. Співпрацюємо не тільки з медичним університетом, а й з університетом Каразіна. Колектив складається не тільки з математиків, медиків, програмістів, але ще й соціологів. Розглядаємо моделі з більшою кількістю параметрів, розглядаємо ще і суспільну думку щодо вакцинації, наприклад.
Заходів, що стримують епідемію, недостатньо
Наскільки ваш прогноз точний? Скільки ви зробили прогнозів десятиденних і який з них відсоток на 90% збігався з реальністю?
Всі вище, ніж на 90%, всі сходилися з реальністю, і це не дуже добре, тому що якщо ми отримаємо високу точність прогнозу, то це означає, що епідемічний процес іде природнім шляхом. Це означає, що ті заходи, які впроваджуються, недостатньо впливають на різку зміну у динаміці епідемічного процесу.
Коли робите прогноз, ви з’ясовуєте які саме фактори можуть впливати?
У нас є моделі машинного навчання, які будують прогноз, і які мають найбільшу точність, у нас є моделі мультиагентні, які дозволяють проводити експерименти й виявляти ті фактори, які впливають, і коли ми робимо їх кооперацію, тобто ансамблеві моделі мультиагентні та машинного навчання, ми отримуємо високу точність та можливість проводити експерименти з виявлення цих факторів.
Власне, мультиагентна модель працює таким чином: у нас є агент, який представляє людину, в якої є свої характеристики, тобто, вік, стать, якісь правила поведінки, і ці об’єкти взаємодіють між собою, між навколишнім оточенням і, власне, у цій моделі суспільства ми моделюємо епідемічний процес, тобто, зі своїми правилами поширення, розповсюдження, зі своїми обмеженнями тощо.
Ви говорите, що ви моделюєте і виявляєте фактори, які впливають на поширення, на розвиток епідемії. Ви вже виявили, які фактори реально впливають на розвиток?
Тут найбільш цікаво, які фактори впливають на зниження динаміки, на те, щоб зупинилось все. Безперечно, це вакцинація населення. Тому хочу закликати всіх вакцинуватись, тому що це єдиний шлях на сьогодні повернутись до звичного життя.
А як ви це виявили? Що вакцинація знижує динаміку поширення епідемії.
У кожного агента є свої стани, наприклад, сприйнятливі, ті, які захворіли, які госпіталізовані, летальні випадки тощо. Власне, з впровадженням стану вакцинованих, ми бачимо, що знижується динаміка поширення.
Неповні дані
Чи достатньо вам даних для моделювання, для прогнозування, і наскільки ці дані правдиві й вчасні? тому що, наприклад, НАН у своїх прогнозах регулярно пише про те, що в окремих регіонах виникають затримки з публікацією, доступом до даних, і це впливає на точність прогнозів.
Потрібно розуміти, що з даними завжди проблема і це не тільки випадок пандемії коронавірусу, яка відбувається зараз, завжди з усіма хворобами, з усіма епідеміями у нас буде неповна статистична картинка, тому що це не можливо фізично зробити, тому, власне, моделі будуються на тих даних, які у нас є.
На яких даних ви ґрунтуєтесь у своїх розрахунках, які основні, три, чотири параметри, статистичні джерела, які ви використовуєте?
Дані Центру громадського здоров’я, у першу чергу. Летальність, вакцинація.
На підставі цієї роботи щодо коронавірусу ви разом зі співавторкою, епідеміологинею Тетяною Чумаченко написали монографію, наукову працю. А де іще можна використовувати отримані вами знання і досвід?
Їх можна використовувати у тих установах, де такі дані обробляються, і приймаються рішення, це обласні центри центрі контролю профілактики хвороб, Центр громадського здоров’я, Міністерство охорони здоров'я.
