Skoré uvoľnenie opatrení proti koronavírusu môže mať katastrofálne následky, ukazuje model MIT
Experti z Massachusettského technologického inštitútu (MIT) vyvinuli nový počítačový model, ktorý využíva algoritmy strojového učenia na vyhodnotenie rôznych opatrení a predpovedanie ich vplyvu na šírenie nového koronavírusu. Model je založený na dátach z prebiehajúcej pandémie, na ktorú rôzne štáty a krajiny po celom svete reagujú rozličnými spôsobmi.
Projekt odštartoval s dátami o epidémii COVID-19 z čínskeho mesta Wu-chan, v ďalších fázach potom prijme dáta z Talianska, Južnej Kórey a Spojených štátov amerických. Výsledky kombinujú neurónovú sieť so súčasným epidemiologickým modelom Seir, ktorý berie do úvahy vnímavosť, expozíciu, údaje o počte nakazených a vyliečených. Cieľom bolo vyhodnotenie účinnosti opatrení a lepšiu predpoveď šírenia vírusu.
Účinné sú rýchle a prísne opatrenia
Hlavnou otázkou bolo, ako opatrenia, zavedené v jednotlivých krajinách, ovplyvnili počet ľudí infikovaných novým koronavírusom. Pomocou modelu bol výskumný tím schopný odvodiť priamu koreláciu medzi zavedenými opatreniami a znížením počtu nakazených.
Po 500 opakovaných preškoleniach dokázal model predpovedať vzorce šírenia a zistil, že v miestach, kde boli rýchlo zavedené "prísne opatrenia" viedlo toto úsilie k účinnému obmedzeniu šírenia vírusu. Naopak v krajinách, kde boli opatrenia zavádzané pomaly, ako napríklad v USA, bola snaha o spomalenie šírenia menej účinná.
"Náš model je prvý, ktorý využíva dáta z epidémie nového koronavírusu a spája dve oblasti: strojové učenie a štandardnú epidemiológiu," vysvetľuje vedec Raj Dandekar, ktorý spolu s profesorom Georgom Barbastathisom strávil vývojom modelu niekoľko posledných mesiacov.
Podstatné je vyrovnať krivku
Na základe týchto dát model predpovedá, kedy dôjde k "vyrovnávaniu krivky" z exponenciálneho priebehu na lineárny. V prípade Spojených štátov by sa tak malo stať práve teraz - konkrétne medzi 15. a 20. aprílom, kedy sa počet chorých v krajine blíži hranici 700 tisíc. V rovnakom období sa čaká vrchol v Taliansku, kde sa počet infikovaných blíži 170 tisícom.
Model ďalej ukázal, že v krajinách, ako je Južná Kórea, kde došlo k okamžitému zásahu vlády a zavedeniu prísnych opatrení, došlo k efektívnejšiemu spomaleniu nárastu nových prípadov. Reprodukčné číslo kleslo pod hodnotu 1,0, čo v praxi znamená, že sa infekcia nešíri exponenciálne.
"Náš model ukazuje, že zavádzané opatrenia sú úspešné v záujme znižovania reprodukčného čísla pod hranicu 1,0" hovorí Barbastathis. "To zodpovedá bodu, kde dôjde k vyrovnaniu krivky a môžeme sledovať klesajúci počet nových infekcií."
Skoré uvoľnenie môže spôsobiť katastrofu
Odborníci varujú, že príliš skoré uvoľnenie zavedených opatrení môže mať katastrofálne následky. V konečnom dôsledku by došlo k nárastu počtu nových prípadov alebo k vzniku druhej vlny ohnísk. Štúdie v tomto smere koreluje so správou Svetovej zdravotníckej organizácie, ktorá varuje, že "najbližších niekoľko týždňov bude pre Európu kritických".
Podľa Barbastathise ukazuje nebezpečenstvo príliš rýchleho uvoľnenia opatrení situácie v Singapure. Druhá vlna infekcie, ktorú táto krajina v súčasnosti zažíva, odráža zistenia ich modelu o koreláciu medzi zavedenými opatreniami a počtom nakazených.
Podľa modelu možno nárast počtu chorých obmedziť len vtedy, ak je splnených viacero podmienok. Konkrétne ide napríklad o opatrenia, zabraňujúce prenosu infekcie (povinné používanie rúšok), navyšovanie lôžkovej kapacity v nemocniciach, účinné preventívne opatrenia na zdravotníckych pracoviskách a ďalšie faktory