UNIVERZITA PAVLA JOZEFA ŠAFÁRIKA V KOŠICIACH

українська
AIS2

Vývoj epidémií je možné odhadovať na základe dát a matematiky

Pre rozhodovanie krízových štábov, ktoré prijímajú zásadné rozhodnutia nevyhnutné na zvládnutie epidémií a pandémií, je veľmi dôležité poznať nielen aktuálnu situáciu, ale aj mať k dispozícii prognózy vývoja situácie pri rôznych scenároch. Modelovanie šírenia infekčných chorôb je momentálne veľmi aktuálnou témou.

Na predpoveď vývoja epidémie sa využívajú rôzne typy teoreticky zdôvodnených matematických modelov, ktoré boli v minulosti experimentálne overené. Niektoré z nich sa študujú aj na Ústave matematických vied a Ústave informatiky Prírodovedeckej fakulty UPJŠ. Jednoduchý príklad modelu vývoja súčasnej pandémie, ktorý je možné použiť na hrubý odhad predpovede, je na adrese: https://kiselak.shinyapps.io/corona/.

 

Tento model vychádza z reálnych dostupných dát, uvádza predpokladaný vývoj epidémie (hlavne počtu infikovaných osôb) v rôznych krajinách a je založený na základnom epidemiologickom modeli SIR. Ide o jeden z najjednoduchších modelov šírenia infekčných chorôb, a preto je veľmi ilustratívny. Celkové modelovanie si vyžadovalo použitie niekoľkých oblastí matematiky ako sú dynamické systémy, numerická matematika, matematická štatistika a optimalizácia. Na základe tejto metódy môžeme predpovedať časový vývoj počtu infikovaných, dĺžku trvania epidémie alebo určiť kritickú hranicu kolektívnej imunity, či základné reprodukčné číslo. Na vytvorenie presnejšieho modelu by sme potrebovali mať k dispozícii komplexnejšie dáta (migrácia obyvateľstva, doba recidívy, preventívne opatrenia, vek a zdravotný stav nakazených atď.). Avšak odhadnúť úplne presne, koľko ľudí sa nakazí, je takmer nemožné ako v každej úlohe, kde do hry vstupuje správanie sa ľudí.

Matematické modely sa na Ústave matematických vied a Ústave informatiky doteraz aplikovali v rôznych oblastiach, napríklad pri rozlišovaní medzi zhubnými a nezhubnými typmi nádorov (stochastické evolučné metódy), pri identifikácii rôznych typov kybernetických útokov (metódy zhlukovej analýzy), pri modelovaní transplantačnej čakacej listiny (stochastické modely), pri zisťovaní stavu emisií metánu a oxidu uhličitého močiarnych ekosystémov (dynamické systémy), modelovaní vývoja cien benzínu, či spotreby elektrickej energie (ekonomické časové rady).

Na spomínaný výskum sú naviazané študijné programy, ktoré ponúka Prírodovedecká fakulta UPJŠ v Košiciach. Ide hlavne o študijné programy: Matematika, Ekonomická a finančná matematika, Analýza dát a umelá inteligencia, Informatika a Aplikovaná informatika. Absolventi týchto programov sú schopní modelovať reálne situácie podobné aktuálnej situácii s epidémiou COVID-19.

Záujemcovia o túto problematiku sa môžu dozvedieť viac v rámci seminára DAM a víkendových stretnutí pod názvom Data Days.

Posledná aktualizácia: 01.04.2020