Experti z Massachusettského technologického institutu (MIT) vyvinuli nový počítačový model, který využívá algoritmy strojového učení k vyhodnocení různých opatření a předpovídání jejich vlivu na šíření nového koronaviru. Model je založen na datech z probíhající pandemie, na kterou různé státy a země po celém světě reagují rozličnými způsoby.
Projekt odstartoval s daty o epidemii COVID-19 z čínského města Wu-chan, v dalších fázích pak začlenil data z Itálie, Jižní Korey a Spojených států amerických. Výsledky kombinují neuronovou síť se stávajícím epidemiologickým modelem SEIR, který bere v úvahu vnímavost, expozici, údaje o počtu nakažených a vyléčených. Cílem bylo vyhodnocení účinnosti opatření a lepší předpověď šíření viru.
Účinná jsou rychlá a přísná opatření
Hlavní otázkou bylo, jak opatřeni, zavedená v jednotlivých zemích, ovlivnila počet lidí infikovaných novým koronavirem. Pomocí modelu byl výzkumný tým schopen odvodit přímou korelaci mezi zavedenými opatřeními a snížením počtu nakažených.
Po 500 opakovaných proškoleních dokázal model předpovídat vzorce šíření a zjistil, že v místech, kde byla rychle zavedena „přísná opatření“ vedlo toto úsilí k účinnému omezení šíření viru. Naopak v zemích, kde byla opatření zaváděna pomalu, jako například v USA, byla snaha o zpomalení šíření méně účinná.
„Náš model je první, který využívá data z epidemie nového koronaviru a spojuje dvě oblasti: strojové učení a standardní epidemiologii,“ vysvětluje vědec Raj Dandekar, který spolu s profesorem Georgem Barbastathisem strávil vývojem modelu několik posledních měsíců.
Podstatné je vyrovnat křivku
Na základě těchto dat model předpovídá, kdy dojde k „vyrovnávání křivky“ z exponenciálního průběhu na lineární. V případě Spojených států by se tak mělo stát právě nyní – konkrétně mezi 15. a 20. dubnem, kdy se počet nemocných v zemi blíží hranici 700 tisíc. Ve stejném období se čeká vrchol v Itálii, kde se počet infikovaných blíží 170 tisícům.
Model dále ukázal, že v zemích, jako je Jižní Korea, kde došlo k okamžitému zásahu vlády a zavedení přísných opatření, došlo k efektivnějšímu zpomalení nárůstu nových případů. Reprodukční číslo kleslo pod hodnotu 1,0, což v praxi znamená, že se infekce nešíří exponenciálně.
„Náš model ukazuje, že zaváděná opatření jsou úspěšná v zájmu snižování reprodukčního čísla pod hranici 1,0“ říká Barbastathis. „To odpovídá bodu, kde dojde k vyrovnání křivky a můžeme sledovat klesající počet nových infekcí.“
Brzké uvolnění může způsobit katastrofu
Odborníci varují, že příliš brzké uvolnění zavedených opatření může mít katastrofální následky. V konečném důsledku by došlo k nárůstu počtu nových případů nebo ke vzniku druhé vlny ohnisek. Studie v tomto směru koreluje se zprávou Světové zdravotnické organizace, která varuje, že „příštích několik týdnů bude pro Evropu kritických“.
Podle Barbastathise ukazuje nebezpečí příliš rychlého uvolnění opatření situace v Singapuru. Druhá vlna infekce, kterou tato země v současné době zažívá, odráží zjištění jejich modelu o korelaci mezi zavedenými opatřeními a počtem nakažených.
Podle modelu lze nárůst počtu nemocných omezit pouze tehdy, je-li splněno více podmínek. Konkrétně se jedná například o opatření, zabraňující přenosu infekce (povinné používání roušek), navyšování lůžkové kapacity v nemocnicích, účinná preventivní opatření na zdravotnických pracovištích a další faktory.
Koronavirus online