Мы все сделали не так. Математик рассказал, как остановить пандемию коронавируса (видео)
Американский математик Грант Сандерсон, основатель популярного образовательного математического канала 3Blue1Brown на YouTube, создал симуляцию пандемии коронавируса и рассказал о том, как эффективнее всего остановить распространение COVID-19. Судя по его выводам, украинские власти сделали все в точности наоборот.
Американский математик Грант Сандерсон, создал симуляцию пандемии Covid-19. С ее помощью он показал, как на передачу коронавируса влияют такие факторы, как социальное дистанцирование, тестирование населения, изоляция инфицированных, соблюдение правил гигиены и карантин.
Сандерсон окончил Стэнфордский университет в 2015 году со степенью бакалавра по математике. С 2015 по 2016 год он работал в Академии Хана (американская некоммерческая образовательная организация). Спустя год Сандерсон уволился, чтобы полностью сосредоточиться на канале 3Blue1Brown.
В своем ролике о коронавирусе Сандерсон в самом начале подчеркивает, что он не эпидемиолог. Для наглядной демонстрации разных вариантов распространения коронавируса он использовал простейшую модель с точками, летающими в границах квадрата (точка — один человек, квадрат — сообщество (коллектив, населенный пункт).
С помощью симуляции математик попытался ответить на такие вопросы:
- Что случится, если большинство людей будут держаться друг от друга подальше, но время от времени будут посещать публичные места вроде магазинов или школ.
- Что случится, если будет возможность идентифицировать и изолировать инфицированных? А что если некоторым удастся улизнуть? Например, потому что у них нет симптомов или потому что их тест дал отрицательный результат.
- Как влияют на ситуацию путешествия между отдельными сообществами.
- И что случится, если люди будут избегать контакта друг с другом некоторое время, а потом им это надоест и они прекратят это делать.
При этом Сандерсон исходил из предпосылки, что главной задачей любых противоэпидемических мероприятий является снижение количества летальных случаев. Для чего нельзя допускать одновременного появления большого количества заболевших, а также необходимо стремиться к полной победе над инфекцией.
В итоге математик пришел к таким выводам:
Вывод №1
Скорость роста количества заболевших очень сильно зависит от количества ежедневных контактов, вероятности заражения при контакте и продолжительности периода, когда инфицированные могут свободно перемещаться, заражая других.
Вывод №2
Добавление в модель распространения инфекции общего места, которое люди регулярно посещают, резко увеличивает скорость роста распространения инфекции.
Вывод №3
Наиболее эффективным на сегодня способом снизить скорость распространения инфекции остается идентификация и изоляция инфицированных. Например, благодаря быстрому тестированию и реагированию на подозрительные случаи. Программная симуляция показывает, что это позволяет полностью остановить распространение инфекции.
Почти такого же эффекта удается достичь даже тогда, когда каждый пятый случай остается необнаруженным. В этом случае пик количества случаев будет не намного выше чем при 100% изоляции всех заболевших.
В то же время если усложнить модель, добавив возможность путешествовать между различными сообществами и ухудшив результативность поиска и изоляции инфицированных до 50% результат почти не будет отличаться от ситуации, когда ничего не предпринимается вообще. Соответственно, критически важным остается вопрос доступности и качественности тестирования.
Однако если идентифицировать большинство заболевших не получается, то на помощь может прийти социальное дистанцирование и карантин. Как показала симуляция, даже если 50% населения не выполняет условия карантина, в результате кривая заболеваемости оказывается сглаженной. Тем не менее, эпидемия затягивается во времени, а общее количество заболевших все равно остается огромным.
Вывод №4
Прекращение сообщения между городами/районами/странами, в которых уже наблюдается вспышка заболевания или эпидемия, практически не влияет на скорость роста случаев заболевания. Наличие крупных транспортных хабов в сообществах, связанных друг с другом, делает эту стратегию еще менее эффективной, если меры приняты с опозданием.
Вывод №5
Посещение публичных мест резко увеличивает скорость распространения инфекции, даже если снизить вероятность заражения для таких контактов вдвое. Тем не менее, соблюдение правил личной гигиены, если оно приводит к снижению вероятности заразиться вдвое, оказывается таким же эффективным, как и снижение частоты посещений публичных мест в пять раз.
В конечном итоге автор делает заключение, что социальное дистанцирование спасает жизни, а нарушение правил карантина или продолжение работы мест общего пользования резко снижают его эффективность. Одновременно без налаженной системы идентификации и изоляции случаев заболевания при снятии карантина следует ждать второй волны заболевания с не менее разрушающими последствиями.
Сандерсон также предполагает, что в будущем человечество будет способно поддерживать уровень глобализации, останавливая распространение инфекций на корню, так как это выглядит реалистичной задачей.
