Математики научились предсказывать ход развития эпидемий [ Редагувати ]

Американские ученые из Национальной лаборатории в Лос-Аламосе, где была создана первая ядерная бомба, разработали математическую модель, которая может предсказывать развитие эпидемии инфекционных болезней, говорится в сообщении лаборатории.

В статье, опубликованной в журнале Public Library of Science (PloS), математики Луи Бетанкур (Lu?s Bettencourt) и Рай Рибейро (Ruy Ribeiro) описывают новый подход к интерпретации некоторых небольших изменений в эпидемиологических данных, которые могут помочь понять, может ли болезнь, подобная "птичьему гриппу", привести к пандемии.

"Мы хотели создать математически строгую теорию, способную объяснить изменения в распространении болезни. Теперь у нас есть инструмент, который может в короткий срок предсказать развитие ситуации, основываясь на обнаруженных аномалиях", - говорит Бетанкур.

Он и Рибейро начали свою работу около трех лет назад, когда по миру начал распространяться штамм птичьего гриппа H5N1. Тогда некоторые эксперты полагали, что этот вирус, которым человек может заразиться только при контакте с птицей, может мутировать и приобрести способность передаваться от человека к человеку. По их мнению, это может привести к глобальной пандемии гриппа, подобной эпидемии гриппа-"испанки" в 1918 году, унесшей жизни 50 миллионов людей.

Математики разработали "умную технологию", которой не требуются горы эпидемиологических данных, чтобы получить точный прогноз. Она способна предсказывать развитие эпидемии даже в небольших популяциях, что позволит властям вовремя принять профилактические и карантинные меры.

Бетанкур и Рибейро основывались на стандартной эпидемиологической модели, которая описывает вероятность распространения инфекции на данной территории. В модель были введены данные о ситуации с реальной болезнью, собранные экспертами и властями. Затем ученые проанализировали расхождения между предсказаниями, полученными с помощью модели, и реальной ситуацией.

После этого они создали собственную модель, которой в отличие от прежних для точного прогноза не требуется большое количество данных. Кроме того, она работает с небольшими популяциями, например, может предсказывать распространение инфекции в удаленной деревне.

Для проверки нового метода Бетанкур ввел в нее данные о распространении птичьего гриппа в разных частях мира и получил данные, точно соответствующие реальному положению дел.