Ученый рассказал, что повысит точность прогнозов распространения COVID-19. «Минздрав» » Законодательство Российской Федерации
Телефоны для связи:
(495) 606-36-02
(495) 629-65-04
Законодательство Российской Федерации » Новости » Ученый рассказал, что повысит точность прогнозов распространения COVID-19. «Минздрав»




Ученый рассказал, что повысит точность прогнозов распространения COVID-19. «Минздрав»

12 май 2020, Вторник
252
0
Ученый рассказал, что повысит точность прогнозов распространения COVID-19. «Минздрав»

Более активное сотрудничество и обмен данными с разработчиками эпидемиологических моделей могло бы пойти на пользу России и повысить точность прогнозов распространения эпидемии коронавируса, заявил в интервью РИА Новости доктор биофизики, специалист по вопросам иммунитета, выпускник Кембриджского и Калифорнийского университетов Перец Партенски.
"Важно не только думать о том, что та или иная модель тебе говорит, но также о том, как можно улучшить ее и создать более точную базу для региональной стратегии. Наилучшим вариантом действий для российского минздрава было бы организовать рабочую группу, которая взаимодействовала бы с наиболее видными разработчиками моделей, снабжала бы их информацией, а также обсуждала бы планируемые действия по борьбе с эпидемией на региональном уровне. Россия — самая большая страна в мире, так что, в отличие от маленького, но плотно населенного Сингапура, там речь должна идти о децентрализованной региональной стратегии с эффективными инструментами контроля и отслеживания межрегионального распространения вируса", — сказал Партенски.

"Такой подход улучшит результаты каждого из разработчиков моделей, а более широкое взаимодействие позволит России извлечь пользу из метаанализа прогнозов, основанных на разных моделях", — убежден ученый.
Для создания основы эффективного моделирования, по мнению Партенски, главное, что необходимо — это расширение тестирования до уровня, позволяющего устанавливать не только количество зараженных, но и более точное число незараженных.
"На основании количества тестов и выявленного числа позитивных и негативных диагнозов модель делает вывод о соотношении зараженных и незараженных в населении в целом. Когда вы только начинаете тестирование, то получаете большое число зараженных. Как правило, это означает, что нужно тестировать больше. А когда вы тестируете и получаете только 10% позитивных результатов или меньше 1% (как в Сингапуре), то вы можете быть намного более уверены в достоверности прогноза, который дает ваша модель", — пояснил собеседник агентства.

"Также важно использовать два типа тестов: для выявления активной инфекции и для широкого серологического анализа, позволяющего выявить тех, кто был инфицирован в прошлом и уже выздоровел. Это позволяет повысить качество оценки числа выздоровевших в соответствующей модели. А выявление инфицированных и выздоровевших поможет нам оценить, сколько остается подверженных болезни", — пояснил Партенски.
Среди важных для улучшения качества прогнозирования мер также, по его мнению, значится усиление такого направления работы, как поиск контактов пациентов с диагностированным COVID-19. От того, насколько эффективно в том или ином регионе можно наладить процесс выявления контактов, во многом зависит не только точность прогнозов, но и собственно эффективность и скорость борьбы с эпидемией, отмечает эксперт.
При принятии любых мер региональным властям следует учитывать местную специфику.
"Например, если власти требуют социального дистанцирования или ношения масок, то возникают вопросы: будут ли люди следовать этим требованиям добровольно, насколько будут эффективны принудительные меры? Эти детали в разных регионах могут отличаться", — пояснил он.

"Количество смертей зависит также от готовности систем здравоохранения, так что важно делиться данными о больничных койках. Дополнительные сведения может давать отслеживание движение населения через данные Apple и Google", — отметил Партенски.
"Говоря о моделях, важно учитывать, что те, за кем наблюдают, одновременно являются наблюдателями. И если оптимистичная модель дает людям понять, что им не стоит сильно волноваться, то она приведет к худшим результатам. Пессимистичная модель заставит людей проявлять большую осторожность, и это приведет к лучшим результатам. Но никакая модель не определит, что с нами будет, это определяем мы сами. И лучшее, что мы можем сделать в борьбе с мировым кризисом, затрагивающим всех — это быть прозрачными в том, что касается наших данных, так мы сможем добавить к моделям наш собственный опыт, тем самым улучшив их, чтобы затем пользоваться более эффективными моделями, включающими и опыт других людей", — заключил собеседник агентства.

Актуальные данные о ситуации с COVID-19 в России и мире представлены на портале стопкоронавирус.рф.

Более активное сотрудничество и обмен данными с разработчиками эпидемиологических моделей могло бы пойти на пользу России и повысить точность прогнозов распространения эпидемии коронавируса, заявил в интервью РИА Новости доктор биофизики, специалист по вопросам иммунитета, выпускник Кембриджского и Калифорнийского университетов Перец Партенски. "Важно не только думать о том, что та или иная модель тебе говорит, но также о том, как можно улучшить ее и создать более точную базу для региональной стратегии. Наилучшим вариантом действий для российского минздрава было бы организовать рабочую группу, которая взаимодействовала бы с наиболее видными разработчиками моделей, снабжала бы их информацией, а также обсуждала бы планируемые действия по борьбе с эпидемией на региональном уровне. Россия — самая большая страна в мире, так что, в отличие от маленького, но плотно населенного Сингапура, там речь должна идти о децентрализованной региональной стратегии с эффективными инструментами контроля и отслеживания межрегионального распространения вируса", — сказал Партенски. "Такой подход улучшит результаты каждого из разработчиков моделей, а более широкое взаимодействие позволит России извлечь пользу из метаанализа прогнозов, основанных на разных моделях", — убежден ученый. Для создания основы эффективного моделирования, по мнению Партенски, главное, что необходимо — это расширение тестирования до уровня, позволяющего устанавливать не только количество зараженных, но и более точное число незараженных. "На основании количества тестов и выявленного числа позитивных и негативных диагнозов модель делает вывод о соотношении зараженных и незараженных в населении в целом. Когда вы только начинаете тестирование, то получаете большое число зараженных. Как правило, это означает, что нужно тестировать больше. А когда вы тестируете и получаете только 10% позитивных результатов или меньше 1% (как в Сингапуре), то вы можете быть намного более уверены в достоверности прогноза, который дает ваша модель", — пояснил собеседник агентства. "Также важно использовать два типа тестов: для выявления активной инфекции и для широкого серологического анализа, позволяющего выявить тех, кто был инфицирован в прошлом и уже выздоровел. Это позволяет повысить качество оценки числа выздоровевших в соответствующей модели. А выявление инфицированных и выздоровевших поможет нам оценить, сколько остается подверженных болезни", — пояснил Партенски. Среди важных для улучшения качества прогнозирования мер также, по его мнению, значится усиление такого направления работы, как поиск контактов пациентов с диагностированным COVID-19. От того, насколько эффективно в том или ином регионе можно наладить процесс выявления контактов, во многом зависит не только точность прогнозов, но и собственно эффективность и скорость борьбы с эпидемией, отмечает эксперт. При принятии любых мер региональным властям следует учитывать местную специфику. "Например, если власти требуют социального дистанцирования или ношения масок, то возникают вопросы: будут ли люди следовать этим требованиям добровольно, насколько будут эффективны принудительные меры? Эти детали в разных регионах могут отличаться", — пояснил он. "Количество смертей зависит также от готовности систем здравоохранения, так что важно делиться данными о больничных койках. Дополнительные сведения может давать отслеживание движение населения через данные Apple и Google", — отметил Партенски. "Говоря о моделях, важно учитывать, что те, за кем наблюдают, одновременно являются наблюдателями. И если оптимистичная модель дает людям понять, что им не стоит сильно волноваться, то она приведет к худшим результатам. Пессимистичная модель заставит людей проявлять большую осторожность, и это приведет к лучшим результатам. Но никакая модель не определит, что с нами будет, это определяем мы сами. И лучшее, что мы можем сделать в борьбе с мировым кризисом, затрагивающим всех — это быть прозрачными в том, что касается наших данных, так мы сможем добавить к моделям наш собственный опыт, тем самым улучшив их, чтобы затем пользоваться более эффективными моделями, включающими и опыт других людей", — заключил собеседник агентства. Актуальные данные о ситуации с COVID-19 в России и мире представлены на портале стопкоронавирус.рф.
Обсудить

Читайте также:




Почему выгодно заказать презентацию
05 декабрь 2023, Вторник
Почему выгодно заказать презентацию
Заказ презентаций (PPT, PPS, prezi) в Zaochnik — это отличный выбор для гарантированного результата. На каждый вид работ предоставляется 2-месячная...
Oнлaйн микpoзaймы нa бaнкoвcкую кapту
12 ноябрь 2023, Воскресенье
Oнлaйн микpoзaймы нa бaнкoвcкую кapту
Получение кредита в микрофинансовых организациях — это удобная услуга, позволяющая получить деньги в долг с моментальным переводом на карты Visa,...
Цены на перевод личных документов
18 сентябрь 2023, Понедельник
Цены на перевод личных документов
Наше агентствоProf Lingua предлагает - Быстрые переводы паспортов, письменный перевод документов в Москве со сроком выполнения 1 час. Наши...
Агентство Этажи: отзывы о компании Этажи в Барнауле
30 март 2023, Четверг
Агентство Этажи: отзывы о компании Этажи в Барнауле
Рынок недвижимости в Барнауле оживлен, что затрудняет потенциальным покупателям или арендаторам выбор надежного агентства, которое поможет им найти...

Добавить комментарий
Комментарии (0)
Комментарии для сайта Cackle

Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика