Los científicos enfrentaron un desafío cuando comenzaron a construir sus primeros pronósticos en abril-mayo de 2020: ningún modelo disponible existente para pronosticar matemáticamente la dinámica de las epidemias funcionaría para COVID-19.
"En abril-mayo de 2020, todavía no había estadísticas sobre la dinámica del nuevo virus, mientras que esas estadísticas están disponibles para virus ya conocidos por la humanidad. Por lo tanto, la clase de modelos disponibles en ese momento no era aplicable para pronosticar la dinámica del epidemia. Era necesario desarrollar un nuevo enfoque y un nuevo modelo CBRR. Su característica es que, para predecir la evolución de la epidemia en Rusia, utiliza datos sobre la dinámica de la propagación del nuevo coronavirus en los países donde la epidemia comenzó antes de en nuestro país ", dijo el profesor Victor Zakharov, Jefe del Centro de Logística Inteligente de la Universidad de San Petersburgo, Jefe del Departamento de Modelado Matemático de Sistemas Energéticos de la Universidad de San Petersburgo, Doctor en Física y Matemáticas.Habiendo establecido el nuevo modelo para Rusia en su conjunto, los científicos comenzaron a actualizar sus pronósticos para San Petersburgo y Moscú semanalmente (sus pronósticos están disponibles en el sitio web del Centro de Logística Inteligente de la Universidad de San Petersburgo). Según las últimas previsiones, en Rusia el aumento diario de nuevos casos de COVID-19 durante las últimas dos semanas oscila entre 24.000 y 27.000. El 3 de diciembre de 2020, por primera vez esta cifra superó los 28.000. Si este nivel de crecimiento continúa durante 7 a 10 días, Rusia aplanará la curva del número de casos nuevos. Si luego comienza a disminuir, los científicos creen que Rusia puede alcanzar su punto máximo del 21 al 22 de diciembre de 2020 en el número de casos activos: es decir, de acuerdo con el número de personas enfermas en un día en particular. En estos días, la cantidad de personas infectadas en el país en su conjunto podría oscilar entre 514.000 y 517.000. Estos valores deben tenerse en cuenta para comprender el nivel de carga del sistema de salud y planificar su trabajo para el futuro.
El nuevo modelo CBRR se basa en un enfoque iterativo: los datos en los que se basan las predicciones se actualizan en tiempo real durante un período de 2 a 3 semanas. Así, el curso real de la epidemia en el último período analizado permite calcular con mayor precisión la previsión de su dinámica en un futuro próximo. "El pronóstico para Rusia y Estados Unidos en la primavera se construyó 2-3 semanas antes de la hora actual. En los pronósticos para San Petersburgo y Moscú, nos basamos en los datos de los días anteriores (2-3 semanas) y hacemos predicciones utilizando el mismo modelo, pero ajustado para estos datos ", dijo Victor Zakharov.
"El modelo CBRR desarrollado incluye un procedimiento iterativo para la selección heurística de longitudes de intervalo, un conjunto de valores de crecimiento porcentual y otros parámetros importantes. Estos incluyen: picos en términos del aumento en nuevos casos y posibles períodos de altura máxima; y picos en cuanto al número de casos activos. Un componente significativo del procedimiento iterativo es la formación de la cadena de países con propagación epidémica (Epidemic Spreading Chain, ESC), que incluye varios países clasificados cuando alcanzan los mismos niveles de los parámetros seleccionados. El país para el que se está construyendo el pronóstico se llama Country Follower, el resto de los países a los que nos referimos como Country Predecessors ", agregó Victor Zakharov.
El profesor Zakharov señaló que para la correcta sintonización del modelo, es necesario que los países de la ESC utilicen medidas relativamente idénticas contra la propagación de la epidemia: cuarentena, autoaislamiento, distanciamiento social y similares. Como aclaró, la epidemia en la Federación de Rusia, país seguidor, se caracteriza por una fecha posterior cuando se alcanzaron las mismas tasas de crecimiento porcentual en comparación con otros países. "Sobre la base de este hecho, al modelar y predecir la dinámica de la epidemia en Rusia, incluimos a Italia, España, Gran Bretaña y Francia como países predecesores en la cadena ESC. La trayectoria de evolución generada secuencialmente de los datos estadísticos sobre la epidemia , por ejemplo, el número total de personas infectadas se compara con los datos estadísticos reales ", dijo Victor Zakharov.
No hay comentarios:
Publicar un comentario