Akceptuję
W ramach naszej witryny stosujemy pliki cookies w celu świadczenia państwu usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczone w Państwa urządzeniu końcowym. Możecie Państwo dokonać w każdym czasie zmiany ustawień dotyczących cookies. Więcej szczegółów w naszej Polityce Prywatności

Zamknij X
Ceramika

Naukowy styl życia

Nauka i biznes

Strona główna Informacje
Dodatkowy u góry
Labro na dole

Trudno prognozować przebieg epidemii za pomocą symulacji komputerowych

Za pomocą symulacji komputerowych trudno jest dokładnie prognozować przebieg epidemii, a szczególnie szczyt kolejnej fali zakażeń; można natomiast pokazywać jakościowe różnice między możliwymi scenariuszami – powiedziała w rozmowie z PAP dr hab. Anna Ochab-Marcinek z Instytutu Chemii Fizycznej PAN w Warszawie.

PAP: W Polsce, w prognozowaniu przebiegu pandemii COVID-19, wykorzystuje się najnowsze metody modelowania procesów losowych. Nie zawsze jednak są one dokładne, a raczej zbyt często okazują się zawodne. Pokazała to Pani w animacji na Facebooku, przedstawiającej prognozy i prawdziwy przebieg epidemii w okresie lata tego roku.

Dr hab. Anna Ochab-Marcinek: Wykonałam animację złożoną z wykresów, które publikuje portal European Covid-19 Forecast Hub. Nie jest to dowód, że „zbyt często” symulacje okazują się zawodne. Moja animacja dotyczyła tylko wycinka czasu pandemii od 15 maja do 16 października 2021. Ale – tak, trudno prognozować przebieg epidemii za pomocą symulacji komputerowych. Moja animacja dotyczyła prognoz czterotygodniowych dla Polski zespołu ICM Uniwersytetu Warszawskiego oraz wrocławskiej grupy MOCOS (MOdelling Coronavirus Spread). Odnosiła się ona do tygodniowej liczby nowych przypadków COVID-19, tych prognozowanych i rzeczywistych. Z każdym tygodniem prognozy na następne cztery tygodnie były inne, często nie zgadzały się z późniejszym rzeczywistym przebiegiem. Jednak to nie znaczy, że takie symulacje są bezużyteczne.

PAP: Jakich metod symulacji, modelowania zdarzeń, używa się w tych prognozach?

Dr. hab. A.O-M: Prognozy są rozwijane na różne sposoby. W ICM UW i w MOCOS wykorzystuje się tzw. modele agentowe, próbujące tworzyć symulacje naszego społeczeństwa. W tym modelu uwzględnia się pojedyncze osoby w liczbie około 38 mln (tzw. agenci). Te osoby stykają się ze sobą; bierze się też pod uwagę ile jest gospodarstw domowych, szkół i miejsc pracy, oraz – przynajmniej w przypadku modelu ICM UW – geografię. Potem analizuje się, jak w tym układzie mogą się rozprzestrzeniać zakażenia w okresie czterech tygodni. Możliwe są też dłuższe okresy obserwacji, jednak wtedy mniejsza jest ich dokładność w przewidywaniu konkretnych trendów, za to służą do bardziej ogólnego porównywania wariantów wydarzeń, np. efektów obostrzeń.

Oczywiście były takie okresy, że prawdziwy przebieg epidemii był mniej więcej podobny do tego, co przewidywano, tzn. mieścił się w pewnych widełkach, wyznaczanych przez np. 95 proc. prawdopodobieństwa (przy czym widełki też bywały węższe lub szersze). Ale zdarzało się, że prognozy obydwu zespołów rozjeżdżały się z rzeczywistością. Od dr. Franciszka Rakowskiego z ICM UW dowiedziałam się, że w czerwcu rzeczywiście przebieg epidemii zrobił im pewną niespodziankę, być może z powodu braku bezpośredniego uwzględnienia sezonowości, tj. pogody. Z kolei w końcu sierpnia i na początku września niedokładności wynikały z upgrade’u modelu, który jeszcze nie był dobrze skalibrowany.

PAP: Dlaczego tak zawodne są metody symulacji komputerowych? Zbyt mało jeszcze wiemy o dość złożonych zjawisku, jakim jest pandemia?

Dr. hab. A. O.-M.: Trzeba pamiętać, że w symulacjach otrzymuje się jedynie to, co do nich wcześniej włożyliśmy. Jestem fizykiem teoretykiem i w tych zespołach często są fizycy. Fizykami są zarówno dr Franciszek Rakowski z ICM UW, jak i prof. Tyll Krüger z Politechniki Wrocławskiej, lider wrocławskiej grupy MOCOS. A fizycy i inni specjaliści od symulacji doskonale zdają sobie sprawę, że w komputerze nie ma niczego więcej, niż my sami wiemy.

Na przykład kiedy poziom zakażeń spada - bo więcej osób zaczęło się szczepić - to symulacje pokazują, że będzie on spadał nadal. Jednak trudno jest określić minimum zakażeń, albo kiedy nastąpi szczyt kolejnej fali pandemii. O to wszyscy pytają najczęściej, ale symulacje mogą być w tym słabe: wiadomo, że zmiana trendu może nastąpić wtedy, gdy wiemy co się stanie, np. że po wakacjach zostaną otwarte szkoły i częstsze będą kontakty między ludźmi. Wtedy musi być więcej infekcji. Inna możliwa zmiana to wprowadzenie planowych obostrzeń – w takiej sytuacji oczekuje się spadku liczby zachorowań. Natomiast jeśli nastąpi niespodziewane, lecz ważne wydarzenie, np. pojawi się zjadliwsza mutacja wirusa, to zmiana trendu jest nie do przewidzenia w symulacji.

PAP: Najlepiej zatem tworzyć symulacje pokazujące różne wersje wydarzeń w zależności od poszczególnych możliwych zdarzeń, na przykład jak będzie się rozwijała pandemia w zależności od tego, ile osób zostanie zaszczepionych.

Dr. hab. A. O.-M.: Tak, obydwa zespoły wykonują takie symulacje w różnych wariantach i dla mnie to jest najciekawsze, zresztą wiem, że taka jest intencja twórców modelu ICM UW – ma on przede wszystkim przewidywać skutki obostrzeń w dłuższej skali czasowej. Można wtedy badać, jaka będzie skala efektu. Na przykład zespół MOCOS prof. Tylla Krügera testował wpływ wielkości gospodarstw domowych w Polsce i Niemczech. U naszych sąsiadów zwykle pod jednym dachem żyje mniej osób, niż w naszym kraju. Gdy założono dla celów symulacji, że w Polsce gospodarstwa domowe są mniejsze - takie jak w Niemczech, to okazało się, że częstość występowania zakażeń zmniejszyłaby się aż o połowę, co prawdopodobnie zasadniczo zmieniłoby przebieg epidemii w Polsce. Z kolei gdyby w Niemczech gospodarstwa domowe były tak duże, jak w naszym kraju - to wykazano, że zakażeń byłoby tam aż trzy razy więcej. Takie porównanie pokazuje, że dużą rolę w epidemii COVID-19 grają zakażenia w ramach jednego gospodarstwa domowego.

PAP: W przewidywaniu innych zjawisk społecznych i gospodarczych symulacje komputerowe też są mało wiarygodne?

Dr. hab. A. O.-M.: Najbardziej znam się na symulowaniu zjawisk biofizycznych, na przykład procesów zachodzących w żywych komórkach. Bo żywa komórka też jest takim skomplikowanym układem, występują w nich różnego typu cząsteczki, w określonych ilościach, które oddziałują ze sobą. A to już jest dostatecznie skomplikowane.

W przypadku epidemii najprostsze do przewidzenia byłyby sytuacje, w których zależności pomiędzy ludźmi są „mechaniczne”, jak pomiędzy cząsteczkami. Na przykład gdyby do opisu społeczeństwa wystarczyło określić, ile innych osób może średnio zakazić chory na COVID-19, z jakim prawdopodobieństwem chory uodporni się na zakażenie, a z jakim umrze. W życiu społecznym nie potrafimy jednak całkowicie przewidzieć, jak ludzie się zachowają w konkretnych sytuacjach. Co zrobią, gdy będą już zmęczeni obostrzeniami – czy całkowicie przestaną ich przestrzegać? Oczywiście można próbować tworzyć bardziej skomplikowane modele, wykorzystując dane ilościowe z socjologii, jeśli takie w ogóle istnieją. Ale nawet w przypadku szczepień przeciwko COVID-19 trudno było dokładnie przewidzieć, ilu Polaków się im podda.

PAP: Pandemia wciąż będzie uciekać przed symulacjami komputerowymi, czy wreszcie uda się nam ją dogonić?

Dr. hab. A. O.-M.: Algorytmy mogą być coraz doskonalsze, gdy będzie się do nich dodawać coraz więcej danych dotyczących pewnych właściwości społeczeństw. Na przykład mamy już w symulacjach strukturę gospodarstw domowych, bo jest łatwa do zbadania. Gdyby udało się to zmierzyć, można by uwzględnić w symulacjach np. jak często występują niekorzystne zachowania spowodowane psychicznym obciążeniem pandemią. Wciąż jednak nie będzie można przewidzieć wszystkiego, choćby niektórych zjawisk w gospodarce, które zawsze mogą nas zaskoczyć.

Źródło: pap.pl

 


Drukuj PDF
wstecz Podziel się ze znajomymi

Recenzje




Informacje dnia: Opracowano szybki test wykrywający SARS-CoV-2 Pfizer rozpoczął badania nad szczepionką chroniącą przed Omikronem Skład mikrobiomu jelitowego może sprzyjać „długiemu COVID-owi“ Myszy zakażają się nowymi wariantami wirusa SARS-CoV-2 Ultradźwięki kontra alzheime Choroby współistniejące są wręcz wskazaniem do szczepień przeciwko COVID-19 Opracowano szybki test wykrywający SARS-CoV-2 Pfizer rozpoczął badania nad szczepionką chroniącą przed Omikronem Skład mikrobiomu jelitowego może sprzyjać „długiemu COVID-owi“ Myszy zakażają się nowymi wariantami wirusa SARS-CoV-2 Ultradźwięki kontra alzheime Choroby współistniejące są wręcz wskazaniem do szczepień przeciwko COVID-19 Opracowano szybki test wykrywający SARS-CoV-2 Pfizer rozpoczął badania nad szczepionką chroniącą przed Omikronem Skład mikrobiomu jelitowego może sprzyjać „długiemu COVID-owi“ Myszy zakażają się nowymi wariantami wirusa SARS-CoV-2 Ultradźwięki kontra alzheime Choroby współistniejące są wręcz wskazaniem do szczepień przeciwko COVID-19

Partnerzy

GoldenLine Fundacja Kobiety Nauki Job24 Obywatele Nauki NeuroSkoki Portal MaterialyInzynierskie.pl Uni Gdansk MULTITRAIN I MULTITRAIN II Nauki przyrodnicze KOŁO INZYNIERÓW PB ICHF PAN FUNDACJA JWP NEURONAUKA Mlodym Okiem Polski Instytut Rozwoju Biznesu Analityka Nauka w Polsce CITTRU - Centrum Innowacji, Transferu Technologii i Rozwoju Uniwersytetu Akademia PAN Chemia i Biznes Farmacom Świat Chemii Forum Akademickie Biotechnologia     Bioszkolenia Geodezja Instytut Lotnictwa EuroLab

Szanowny Czytelniku!

 
25 maja 2018 roku zacznie obowiązywać Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r (RODO). Potrzebujemy Twojej zgody na przetwarzanie Twoich danych osobowych przechowywanych w plikach cookies. Poniżej znajdziesz pełny zakres informacji na ten temat.
 
Zgadzam się na przechowywanie na urządzeniu, z którego korzystam tzw. plików cookies oraz na przetwarzanie moich danych osobowych pozostawianych w czasie korzystania przeze mnie ze strony internetowej Laboratoria.net w celach marketingowych, w tym na profilowanie i w celach analitycznych.

Kto będzie administratorem Twoich danych?

Administratorami Twoich danych będziemy my: Portal Laboratoria.net z siedzibą w Krakowie (Grupa INTS ul. Czerwone Maki 55/25 30-392 Kraków).

O jakich danych mówimy?

Chodzi o dane osobowe, które są zbierane w ramach korzystania przez Ciebie z naszych usług w tym zapisywanych w plikach cookies.

Dlaczego chcemy przetwarzać Twoje dane?

Przetwarzamy te dane w celach opisanych w polityce prywatności, między innymi aby:

Komu możemy przekazać dane?

Zgodnie z obowiązującym prawem Twoje dane możemy przekazywać podmiotom przetwarzającym je na nasze zlecenie, np. agencjom marketingowym, podwykonawcom naszych usług oraz podmiotom uprawnionym do uzyskania danych na podstawie obowiązującego prawa np. sądom lub organom ścigania – oczywiście tylko gdy wystąpią z żądaniem w oparciu o stosowną podstawę prawną.

Jakie masz prawa w stosunku do Twoich danych?

Masz między innymi prawo do żądania dostępu do danych, sprostowania, usunięcia lub ograniczenia ich przetwarzania. Możesz także wycofać zgodę na przetwarzanie danych osobowych, zgłosić sprzeciw oraz skorzystać z innych praw.

Jakie są podstawy prawne przetwarzania Twoich danych?

Każde przetwarzanie Twoich danych musi być oparte na właściwej, zgodnej z obowiązującymi przepisami, podstawie prawnej. Podstawą prawną przetwarzania Twoich danych w celu świadczenia usług, w tym dopasowywania ich do Twoich zainteresowań, analizowania ich i udoskonalania oraz zapewniania ich bezpieczeństwa jest niezbędność do wykonania umów o ich świadczenie (tymi umowami są zazwyczaj regulaminy lub podobne dokumenty dostępne w usługach, z których korzystasz). Taką podstawą prawną dla pomiarów statystycznych i marketingu własnego administratorów jest tzw. uzasadniony interes administratora. Przetwarzanie Twoich danych w celach marketingowych podmiotów trzecich będzie odbywać się na podstawie Twojej dobrowolnej zgody.

Dlatego też proszę zaznacz przycisk "zgadzam się" jeżeli zgadzasz się na przetwarzanie Twoich danych osobowych zbieranych w ramach korzystania przez ze mnie z portalu *Laboratoria.net, udostępnianych zarówno w wersji "desktop", jak i "mobile", w tym także zbieranych w tzw. plikach cookies. Wyrażenie zgody jest dobrowolne i możesz ją w dowolnym momencie wycofać.
 
Więcej w naszej POLITYCE PRYWATNOŚCI
 

Newsletter

Zawsze aktualne informacje