В Петербургском госуниверситете модифицировали ранее созданную модель прогнозирования заболеваемости COVID-19, теперь система может предсказывать любые эпидемии, сообщает 18 марта СПбГУ.
Как утверждают в университете, после месяца наблюдений модель с высокой точностью прогнозирует количество случаев болезни в ближайшие три-четыре недели. В основе — созданная в 2021–2022 годах модель, которая позволила рассчитать пики заболеваемости по COVID-19.
«В качестве математической модели принятия решений о построении прогнозов математики СПбГУ использовали динамическую игру против природы. Оказалось, что динамика распространения новых вирусов <...> может быть описана с помощью модели CIR со стохастическими, то есть случайными, параметрами», — сказано в сообщении на сайте СПбГУ.
Так, в 2022 году модель ученых СПбГУ спрогнозировала снижение суточного прироста заболевших ковидом в РФ до 25 тысяч к осени.
«Учитывая природный биологический характер вирусов, можно полагать, что свойство предсказуемости <...> параметров может применяться для всех новых вирусов и мутаций», — считает один из авторов разработки, заведующий кафедрой математической теории экономических решений СПбГУ Александр Крылатов.
Такие прогнозы могут стать инструментом региональных систем здравоохранения во время эпидемий как новых, так и ранее известных вирусов, считают разработчики.
