Злобный вирус, несколько лет назад буквально перевернувший нашу жизнь, оказался таким коварным и сильным, что застал врасплох медицинские (и не только) службы разных стран.
И когда COVID-19 все же отступил, возникли вопросы: почему он смог нанести такой большой урон, почему мы все оказались не готовы?
И главный: как в будущем не оказаться в подобном положении и суметь противостоять возможным напастям? Ответ держали специалисты самых разных организаций. Помог и Российский фонд фундаментальных исследований (ныне — РЦНИ), оперативно выделивший грант на создание междисциплинарной математической модели, объединившей анализ рисков и прогноз заболеваемости.
Представить ее читателям «Поиск» попросил руководителя проекта кандидата технических наук Григория РОЙЗЕНЗОНА, Институт системного анализа (ФИЦ ИУ) РАН, и одного из ведущих разработчиков динамической модели мониторинга и прогноза, кандидата физико-математических наук Александра СОКОЛОВА, Институт проблем передачи информации им. А.А.Харкевича РАН.
Г.Ройзензон: — Объективности ради скажу, что учреждения, отвечающие за нераспространение пандемии, попросту ее проспали.
Известно, что даже авторитетная Всемирная организация здравоохранения как раз в те годы разослала «успокоительное» уведомление, что известные и наиболее опасные инфекции, как, скажем, корь и коклюш, побеждены окончательно, эпидемии больше не повторятся, а потому вовсе не обязательно сохранять резерв коек на случай пандемий.
Неудивительно, что в плачевном положении оказались и развитые в области медицины страны, и неблагополучные.
Другая не менее важная причина провала — в особенностях заболевания. Вирус оказался необыкновенно заразным и опасным.
Представьте, что вы изучаете леса. И вам встретились березы, которые вырастают, скажем, не за 20 лет, а за год. Очевидно, что за несколько лет они захватят все годные для произрастания пространства.
Так и с COVID-19. Медики столкнулись со штаммами, принципиально отличавшимися от всех предыдущих, очень заразными, быстро распространяющимися, а все существующие вакцины оказались против них бессильны.
Похоже, что с такой ситуацией мировая система здравоохранения не сталкивалась десятки лет, а потому была к ней просто не готова.
— Ваше мнение, почему РФФИ тогда выделил вам грант?
— Небольшой экскурс в историю. В начале 70-х годов прошлого века один из основателей нашей организации — Джермен Михайлович Гвишиани (впоследствии — заместитель председателя ГКНТ) — развивал идею глобального моделирования и для начала познакомился с опытом известного австрийского Института прикладного системного анализа.
Когда через несколько лет была создана наша организация, решили, что она возьмется приблизительно за те же проблемы, что и австрийская. И наш междисциплинарный, подчеркну, проект как раз и предполагал фундаментальные исследования такого сложного явления, как пандемия, вместе с австрийскими коллегами.
Видимо, в Фонде сочли, что совместный проект позволит нам апробировать теоретические наработки в области междисциплинарных исследований.
— Какую задачу вы должны были решить?
— Нам предстояло с определенной точностью сформулировать близкую к реальности математическую модель, чтобы на ее основе все заинтересованные организации могли выработать рекомендации, как лучше поступать в этой сложной ситуации.
Столкнувшись с совершенно новым явлением, мы начали с создания математической модели, тщательно отобрав для нее все появляющиеся материалы и статистические данные. Цель была — понять и описать такое достаточно сложное явление, как динамика пандемии.
Сопутствующие задачи — выработать критерии оценки эффективности предпринятых действий и на этой основе предложить механизм принятия необходимых мер на случай новой пандемии, чтобы пресечь ее распространение.
Очень важный раздел создаваемой модели — анализ рисков. Разбор и описание таких показателей, например, как скорость заражения населения, количество свободных коек в больницах, наличие соответствующего медперсонала… А также прогноз количества инфицированных и заболевших. Не забыли и социологический аспект: велико ли влияние пандемии на различные группы общества?
Эти задачи (и массу других побочных) наша небольшая группа решила за несколько лет действия гранта 20-57-82004, работа над которым благодаря Фонду оперативно началась весной 2021 года. С тех пор мы опубликовали почти 20 статей, часть из которых разместили на своих страницах ведущие отечественные и зарубежные журналы.
Жаль, что времени прошло мало и судить о числе цитирований и ссылок на наши работы пока рано. Добавлю, что мы успешно выступали на конференциях, в том числе международных.
— Как много данных потребовалось, чтобы построить математическую модель?
А.Соколов: — Мне приходилось делать модели для самых разных областей знания, например, физики, биологии, экологии, медицины и др.
Эпидемия COVID описывается достаточно хорошо известными популяционными и эпидемиологическими моделями. Стремясь к компромиссу между обилием данных и сложностью модели, мы выбрали принцип «золотой середины». Считаю, нам это удалось.
И все-таки чем больше данных, тем лучше. Но главным, конечно, было количество заболевших. Сколько тестов пришлось провести, чтобы это выяснить! Надо было точно узнать, как много людей переболело COVID, сколько привилось, каков процент имеющих иммунитет…
Модель «разглядела» и зафиксировала несколько волн распространения вируса, даже отметила их окончание.
Все равно что живая, позволю так выразиться, она реагировала на «поведение» вируса — появление все новых штаммов — и определяла их. А если не реагировала, то сразу возникал вопрос, почему, и это становилось предметом нашего изучения.
Мы стремились понять, что произошло с нашей моделью, почему она изменилась? А погубил вирус, мы считаем, себя сам. Точнее, его повышенная заразность. Она ускорила укрепление коллективного иммунитета.
Вывод мы сделали такой: болеть, скорее всего, мы будем, но не все вместе, а по очереди. И кризисы, которые произошли в те злосчастные годы, надеемся, больше не случатся.
— Работает ли ваша модель, есть ли отдача?
Г.Ройзензон: — Конечно, нам бы очень хотелось, чтобы моделью воспользовались не только специалисты различных областей, прежде всего медики, но и представители властных структур, что и предусматривал наш проект: «использование полученных данных в практических целях». Однако сегодня у нас нет уверенности, что руководство медицинских и не только ведомств заинтересованно в модели. Неизвестно, произведена ли оценка критериев, позволяющих судить об эффективности принятых ограничительных мер.
Зато могу сказать, что разработка модели свидетельствует о нашем заметном продвижении в создании общей теории рисков. А это немаловажное обстоятельство.
Ведь даже такое сложное явление, как «многоярусная» пандемия, поддается четко проведенному математическому анализу. Нам есть с чем выступить перед обществом, коллегами на конференциях, а полученного в результате исследований материала хватит еще на несколько статей.
А.Соколов: — Считаю, в модели нам удалось отразить предпринятые меры борьбы с пандемией. И есть уверенность, что сегодня мы куда лучше подготовлены к возможному нападению новых вирусов.
Мы знаем, в какие моменты как лучше действовать против них, какие решения принимать сразу, а какие — потом. Есть необходимый опыт и инструмент, чтобы лучше их использовать. Представляем, как анализировать обозначенные риски и какие следует принимать решения.
И если предположить, что надо будет срочно дать прогноз, как Москве справиться с очередным вирусом, то нам потребуется меньше времени и новых данных. Другое дело, оправдается ли прогноз…
Юрий ДРИЗЕ
Нет комментариев