Модель научилась точно прогнозировать реальное количество заболевших COVID-19. При ее разработке ученые из Медицинского колледжа Джорджии использовали общеизвестные факторы, такие как плотность населения и возрастное распределение в отдельно взятом районе. Работа опубликована в журнале Infection Control and Hospital Epidemiology.
При составлении модели математики брали данные только из открытых источников (например, с сайта Всемирной организации здравоохранения). Затем добавили к ним сведения о плотности населения и доли населения района, которая проживает в городах. После этого исследователи разделили все население на три возрастные группы: от 0 до 14, от 15 до 64 и от 65 и более, пишет Хайтек.
В модели учитывается количество случаев заражения до первого зарегистрированного пика, а также диапазоны дат для этих пиков в качестве индикатора тенденции к росту числа зарегистрированных случаев.
Затем исследователи проверили модель на данных, собранных в Италии. Анализ показал, что на каждый подтвержденный случай приходится четыре неподтвержденных — из-за крайне высокой плотности населения в стране. На момент первого зарегистрированного пика 9 марта , таким образом, реальное количество заболевших в стране составляло дополнительно 30 тыс. случаев.
Расчет, основанный на данных из Китая, показал, что на момент пика в стране в действительности было от 12 млн до 89 млн зараженных новым типом коронавируса. Это примерно от 149 до 1,49 тыс. неподтвержденных случаев заражения на один подтвержденный.
«Фактическая готовность к пандемии зависит от того, насколько точны мы знаем реальное число заразившихся. При более высоких показателях мы сможем лучше оценить, как долго вирус будет сохранять активность и к насколько негативным последствиям может привести заражение им. Без этих показателей системы здравоохранения и врачи не могут подготовиться к эпидемии».
