Podatkovni znanstvenici su u svom istraživačkom radu koristili matematički model poznatiji kao SIR (susceptible, infected, recovered), što u prijevodu znači podložni zarazi, zaraženi i oporavljeni od bolesti covid-19. Njihov model izračunao je kojom se brzinom bolest širi te kojom brzinom se ljudi od nje oporavljaju.
Podaci korišteni u ovom istraživanju su isključivo potvrđeni slučajevi zaraze koronavirusa, broj odrađenih testova i broj potvrđenih smrtnih slučajeva. Na temelju tih podataka utvrdili su jedan životni ciklus koronavirusa.
Naravno, treba uzeti u obzir da ti podaci vrlo vjerojatno ne predstavljaju pravu sliku zaraženih, umrlih i testiranih pa stoga sve treba uzeti s velikom dozom opreza.
No rezultati su zanimljivi.
Njihov sustav umjetne inteligencije predviđa da će pandemija koronavirusa u svijetu završiti u prosincu, uz napomenu da to varira u odnosu na to o kojoj je državi riječ. Tako je u Australiji kraj pandemije predviđen u lipnju, a u Italiji u listopadu.
Već smo napomenuli, a napominju i sami sudionici ovog istraživanja – model i podaci ne mogu s dovoljnom točnosti zahvatiti kompleksnost i dinamiku širenja covid-19 bolesti, ali vjeruju da njihove predikcije predstavljaju dosta dobru estimaciju i mogu poslužiti proaktivnom planiranju kojem države pristupaju prilikom otvaranja i zatvaranja karantene te pojačavanju ili relaksaciji mjera restrikcija.
Što i kako model predviđa?
Povijest nas uči tome da evolucije pandemija nisu u potpunosti nasumičnog karaktera, već prate liniju životnog ciklusa koji počinje u trenutku izbijanja epidemije, ubrzava do vrhunca, a onda usporava dok se epidemija u potpunosti ne smiri. Na sve ove faze utječu politike vlada i individualne akcije u svakoj od zemalja – kao i situacije u tim zemljama prije pojave epidemije.
To je uvjerilo tim sa SUTD-a da može predvidjeti životni ciklus koronavirusa. No prvo su trebali prikupiti puno podataka. Podatke o koronavirusu uzeli su od organizacije Our World Data koja se bavi istraživanjem najvećih svjetskih problema. Skup podataka sastoji se od potvrđenih slučajeva i smrti koje je prikupio Europski centar za prevenciju i kontrolu bolesti i statističkih podataka objavljenih u službenim izvješćima o koronavirusu.
Tim je potom te podatke provukao kroz njihov matematički model kako bi predvidio koliko će ljudi biti zaraženo u budućnosti. Brojevi su prikazani na grafovima i tvore zvonastu krivulju, koja pokazuje ubrzanje, prijelomnu točku i procijenjeni krajnji datum pandemije.
Sve uzeti s dozom opreza
Tim istraživača ističe da prema njihovim predikcijama treba biti oprezan. Pretjerani optimizam mogao bi prerano olabaviti disciplinu i vladina ograničenja u pojedinim državama te tako proširiti epidemiju. Također, oni upozoravaju da preciznost njihovog modela ovisi i o kvaliteti podataka koje su koristili za predikciju, koji su često nepouzdani i sakupljani na različit način u zemljama diljem svijeta.
Također, model ne može predvidjeti učinke političkih odluka. Na primjer, potez Singapura da produži karantenu mogao bi saviti krivulju ranije nego što se predviđalo, dok bi rano opuštanje socijalnog distanciranja u SAD-u moglo odgoditi kraj pandemije.
Osim toga, predviđanja će biti manje korisna u zemljama koje su u ranim fazama epidemije jer podaci predstavljaju premalen uzorak, odnosno predstavljaju samo malen dio životnog ciklusa koronavirusa.
“U takvim se slučajevima procjene više odnose na objašnjavanje povijesti, a manje na predviđanje budućnosti”, napisao je profesor SUTD-a Jianxi Luo u radu o toj metodi.
“Za te zemlje novi bi epidemiološki val mogao doći ako vlade i pojedinci prerano ukinu mjere i disciplinu, posebno kad je pandemija još uvijek prisutna u drugim zemljama.”
Ipak, Jianxi Luo vjeruje da predviđanja mogu pomoći u pripremi za sljedeću fazu virusa – pod uvjetom da se pokažu točnim.
Rad je moguće preuzeti na linku ovdje, a rezultate predikcije vidjeti na službenim stranicama istraživanja ovdje.