TIM naučnika sa Univerziteta tehnologije i dizajna (SUTD) u Singapuru pokušao je predvidjeti kada će završiti pandemija koronavirusa.
Oni su u svom istraživačkom radu koristili matematički model poznatiji kao SIR (susceptible, infected, recovered), što u prevodu znači podložni zarazi, zaraženi i oporavljeni od bolesti Covid-19. Njihov model izračunao je kojom se brzinom bolest širi te kojom brzinom se ljudi od nje oporavljaju.
Podaci korišteni u ovom istraživanju su isključivo potvrđeni slučajevi zaraze koronavirusa, broj odrađenih testova i broj potvrđenih smrtnih slučajeva. Na temelju tih podataka utvrdili su jedan životni ciklus koronavirusa.
Naravno, treba uzeti u obzir da ti podaci vrlo vjerovatno ne predstavljaju pravu sliku zaraženih, umrlih i testiranih pa stoga sve treba uzeti s velikom dozom opreza.
Ali, rezultati su zanimljivi.
Njihov sistem umjetne inteligencije predviđa da će pandemija koronavirusa u svijetu završiti u decembru, uz napomenu da to varira u odnosu na to o kojoj je državi riječ. Tako je u Australiji kraj pandemije predviđen u junu, a u Italiji u novembru.
Autori ovog istraživanja napominju – model i podaci ne mogu s dovoljnom tačnošću zahvatiti kompleksnost i dinamiku širenja Covid-19 bolesti, ali vjeruju da njihove predikcije predstavljaju dosta dobru estimaciju i mogu poslužiti proaktivnom planiranju kojem države pristupaju prilikom otvaranja i zatvaranja karantina te pojačavanju ili relaksaciji mjera restrikcija.
Šta i kako model predviđa?
Istorija nas uči tome da evolucije pandemija nisu u potpunosti nasumičnog karaktera, već prate liniju životnog ciklusa koji počinje u trenutku izbijanja epidemije, ubrzava do vrhunca, a onda usporava dok se epidemija u potpunosti ne smiri. Na sve ove faze utiču politike vlada i individualne akcije u svakoj od zemalja – kao i situacije u tim zemljama prije pojave epidemije.
To je uvjerilo tim sa SUTD-a da može predvidjeti životni ciklus koronavirusa. Ali prvo su trebali prikupiti puno podataka. Podatke o koronavirusu uzeli su od organizacije Our World Data koja se bavi istraživanjem najvećih svjetskih problema. Skup podataka sastoji se od potvrđenih slučajeva i smrti koje je prikupio Evropski centar za prevenciju i kontrolu bolesti i statističkih podataka objavljenih u službenim izvještajima o koronavirusu.
Tim je potom te podatke provukao kroz njihov matematički model kako bi predvidio koliko će ljudi biti zaraženo u budućnosti. Brojevi su prikazani na grafikonima i tvore zvonastu krivulju, koja pokazuje ubrzanje, prelomnu tačku i procijenjeni krajnji datum pandemije.
Sve uzeti s dozom opreza
Tim istraživača ističe da prema njihovim predikcijama treba biti oprezan. Pretjerani optimizam mogao bi prerano olabaviti disciplinu i vladina ograničenja u pojedinim državama te tako proširiti epidemiju. Takođe, oni upozoravaju da preciznost njihovog modela zavisi i od kvalitete podataka koje su koristili za predikciju, koji su često nepouzdani i sakupljani na različit način u zemljama širom svijeta.
Takođe, model ne može predvidjeti efekte političkih odluka. Na primjer, potez Singapura da produži karantin mogao bi saviti krivulju ranije nego što se predviđalo, dok bi rano opuštanje socijalnog distanciranja u SAD-u moglo odgoditi kraj pandemije.
Osim toga, predviđanja će biti manje korisna u zemljama koje su u ranim fazama epidemije jer podaci predstavljaju premalen uzorak, odnosno predstavljaju samo malen dio životnog ciklusa koronavirusa.
„U takvim se slučajevima procjene više odnose na objašnjavanje istorije, a manje na predviđanje budućnosti“, napisao je profesor SUTD-a Jianxi Luo u radu o toj metodi.
„Za te zemlje novi bi epidemiološki val mogao doći ako vlade i pojedinci prerano ukinu mjere i disciplinu, posebno kad je pandemija još uvijek prisutna u drugim zemljama.“
Ipak, Jianxi Luo vjeruje da predviđanja mogu pomoći u pripremi za sljedeću fazu virusa – pod uslovom da se pokažu tačnim.
Izvor: Buka
