9 tys. zarażonych koronawisuem w kwietniu? Prognoza ExMetrix dla Polski

Jak informuje ExMetrix, w Polsce liczba zarażonych koronawirusem ma sięgnąć w kwietniu do około 9 tysięcy. Dobra wiadomość jest jednak taka, że w okolicach 15 kwietnia ich liczba ma wyraźnie zahamować. Firma zajmuje się prognozowaniem gospodarczym i społecznym, a swój model prognostyczny oparła o szereg czynników mających wpływ na rozwój epidemii.

Prawdopodobnie okres między 25. a 35. dniem epidemii będzie dla Polski szczególnie ciężki. Spółka ExMetrix informuje, że najszybszy przyrost zakażonych może wynieść około 400 osób na dobę. Taki okres ma trwać od 28.03.2020 do 08.04.2020 roku. Oznacza to, że czas trwania epidemii będzie w Polsce dłuższy niż w Chinach.

Od pierwszego zanotowanego przypadku do osiągnięcia apogeum ma upłynąć około 48 dni, w Chinach z kolei trwało to około 40 dni. Szczęśliwie dla nas, po 8 kwietnia liczba zachorowań powinna rosnąć w wolniejszym tempie, aby około 15 kwietnia wyraźnie zahamować.

Jak powstał model prognostyczny?

– W przygotowanej przez nas prognozie staraliśmy się uwzględnić szerokie spektrum czynników, mających wpływ na rozwój epidemii COVID-19. Nasz model prognostyczny, oprócz danych opisujących sam przebieg epidemii, wykorzystuje także informacje dotyczącą kondycji zdrowotnej społeczeństwa, stanu opieki medycznej, warunków meteorologicznych oraz zdyscyplinowania społeczeństwa w obliczu nadzwyczajnie zaistniałej sytuacji – mówi Zbigniew Łukoś, Prezes ExMetrix.

Dodaje, że modele przewidują łagodniejszy przebieg epidemii niż w przypadku państw zachodniej i południowej Europy. Podczas budowy modelu przebiegu epidemii w Polsce, spółka przeanalizowała, jak to wyglądało w innych krajach, w których COVID-19 rozwinął się wcześniej. Uwzględniono Chiny, Koreę Południową, Japonię, niektóre państwa europejskie i Stany Zjednoczone. Pod uwagę wzięto następujące obszary informacyjne:

1. Dotychczasowy przebieg pandemii w wielu krajach.
2. Czynniki meteorologiczne.
3. Stan opieki zdrowotnej w danym kraju.
4. Stan kondycji zdrowotnej społeczeństwa, ze szczególnym uwzględnieniem czynników ryzyka takich jak: choroby onkologiczne, kardiologiczne, cukrzyca, i otyłość.
5. Strukturę demograficzną społeczeństwa. Szczególnie zwracaliśmy uwagę na odsetek ludzi w podeszłym wieku.
6. Poziom restrykcji stosowanych przez władze i przestrzeganie ich przez obywateli.

Model został zbudowany przy wykorzystaniu technologii z zakresu sztucznej inteligencji (sieci neuronowe i symulowane wyżarzanie). Głównym źródłem danych o liczbie zakażeń była amerykańska uczelnia Johns Hopkins. Wykorzystano także dane OECD, Banku Światowego oraz ze stron population.com i accuweather.com.

Oferty pracy z

Jaki wpływ na rozprzestrzenianie się choroby ma kwarantanna?

Powyższe dane zdają się zgadzać z badaniem The Washington Post. W formie graficznej opracowano, w jaki sposób rozprzestrzeniają się takie epidemie jak koronawirus. Autorzy oparli wykres na podstawie symulacji zamkniętej 200-osobowej społeczności, a swoją „chorobę” nazwali simulitis. Z badania wynika, że rozsądne wprowadzanie polityki izolowania społeczeństwa od zagrożenia przynosi największe korzyści.

Widać to na przykładzie powyższej grafiki. Kolorem seledynowym oznaczony jest zdrowy człowiek, brązowym chory, a fioletowym wyleczony. Pierwszy przykład od lewej przedstawia sytuację, w której nie podjęto żadnych środków zabezpieczenia społeczności przed chorobą i pozwolono zarażonym roznosić ją dalej.

Drugi przykład obrazuje, jak choroba zachowuje się przy wymuszonej kwarantannie. Widać, że przy izolacji tej części społeczeństwa, która jest zarażona, choroba rozprzestrzenia się wolniej, ale jak to ujął Lawrence O. Gostin, profesor Georgetown University: „Prawda jest taka, że tego rodzaju izolacja występuje bardzo rzadko i się nie sprawdza”. Prędzej czy później kwarantanna zostaje złamana, pozwalając wirusowi się rozwijać.

Trzeci i czwarty przykład dotyczy wprowadzenia tzw. “dystansu społecznego”, czyli strategii unikania wyjścia z domu, publicznych spotkań i trzymania się z daleko od innych. Trzecia grafika pokazuje skutki wprowadzenia tej metody w sposób umiarkowany, a czwarta, w sposób radykalny.

Trzeba jednak pamiętać, że symulacja przeprowadzona przez Washington Post, dotyczy wymyślonej przez zespół choroby simulitis i jest sporym uproszczeniem rzeczywistości. Przede wszystkim nie uwzględnia tego, że COVID-19 zabija. Zachęcamy do przeczytania całego artykułu, w którym autor szczegółowo objaśnia poszczególne aspekty symulacji.

Podobną symulację przeprowadził także niemiecki Katapult. Opracowano ją w odpowiedzi na badanie Washington Postu, z tą różnicą, że uwzględniono w niej śmiertelność wywołaną przez koronawirusa.

Źródła: exmetrix.com, washingtonpost.com, github.com. Zdjęcie główne artykułu pochodzi z unsplash.com.