Modelet kompjuterike na ndihmojnë të parashikojmë përhapje e pandemisë

model kompjuterModelet e gjeneruara nga kompjuterat për të parashikuar prirjet e ardhshme janë me rendësi jetike për zhvillime të rëndësishme në botë. Ato janë përdorur për të parashikuar prirjet në ndryshimet klimatike dhe për të ndjekur përhapjen e sëmundjeve si gripi apo Covid-19. Por këto modele reflektojnë saktësinë e shifrave dhe sistemit kompjuterik që i analizon dhe kanë edhe të metat e tyre.

Në gusht do të jenë regjistruar mbi 500 mijë të vdekur nga COVID-19. Këtë parashikim bëri Kolegji Imperial në Londër në muajin mars, duke tronditur Britaninë dhe duke detyruar Kryeministrin Boris Johnson të vendoste masa karantine në vend. Në SHBA, parashikimet ishin edhe më të frikshme – afro 2 milionë të vdekur nëse qeveria nuk hidhej në veprim.

Këto përllogaritje bazohen në modelin SIR, që analizon numrin e personave të infektuar me sëmundje ngjitëse në një popullatë të caktuar brenda një afati kohor. Modeli e ndan popullatën në tre kategori: të rrezikuar, të infektuar dhe të shëruar. Shkencëtarët më pas shtojnë një tjetër formulë që përcakton shpejtësinë e përhapjes nga njëra kategori në tjetrën. Kjo ndihmon për të parashikuar numrin e atyre që do të infektohen dhe atyre që do të vdesin:

“Shpresoj se njerëzit e kanë të qartë që ky është një version i thjeshtëzuar i asaj që ndodh në realitet. Nëse duam të analizojmë më në hollësi situatën, përllogarisim për shembull sa nga të infektuarit do të kenë nevojë të shtrohen në spital, për të parashikuar sa do të rëndohet sistemi shëndetësor,” thotë epidemiologia Helen Jenkins.

Faktori që ndryshon në këto modele janë masat e karantinës. Shkencëtarët i përdorin të dhënat për rastet e reja të infektimit para dhe pas këtyre masave për të nxjerrë parashikime sa më të sakta.

Modelet ndihmojnë të identifikojnë të ashtu-quajturat shifrat e riprodhimit – një faktor që përllogarit numrin e personave që infektohen nga një pacient i sëmurë gjatë periudhës që ai është ngjitës. Nëse ka më shumë se një të infektuar, shifra e riprodhimit shumëfishohet.

“Kur filluam përllogaritjet në shkurt apo mars, pjesa më e madhe e modeleve që ishin krijuar, ishin përdorur për epidemi të mëparshme për parashikime. Ne vendosëm të përdorim epideminë e koronavirusit si bazë,” thotë profesori i Institutit të Masaçusetsit për Teknologji, George Barbastathis.

Sfida kryesore e modelit ishte mungesa e të dhënave mbi numrin real të të infektuarve me koronavirus, sidomos pasi shumë prej të infektuarve nuk shfaqin simptoma. Në përgjigje të problemit, shkencëtarët në Universitetin e Uashingtonit krijuan një model bazuar në numrin e pacientëve që vdiqën nga sëmundja.

“E dinim që herët se nuk kishim teste të mjaftueshme për diagnostikim dhe nuk e dinim sa persona ishin të infektuar. Në mënyrë që të bënim parashikime të vlefshme, vendosëm të krijojmë modele përllogaritëse pasi numri i të vdekurve në një lokalitet apo vend të arrinte në të paktën 50 vetë.

Menduam se kjo metodologji ofronte më stabilitet në parashikime. Po përllogarisnim ritmet e rritjes apo rënies,” thotë Ali Mokdad me Universitetin e Uashingtonit.

Ky model mbeti më optimisti deri kur numri i vdekjeve shënoi rritje të ndjeshme në fillim të majit. Sot shkencëtarët parashikojnë 140 mijë të vdekur deri në fillim të gushtit, apo dy herë më shumë se parashikimet fillestare. Kjo rritje shihet si rezultat i zbutjes së masave të izolimit.

“Kur filluam të shohim shtim të aktivitetit në popullatë, dy javë më pas u vërejt një rritje e përhapjes së virusit. Menjëherë fillon të shfaqet ndikimi në shtimin e ritmit të vdekjeve,” thotë Mokdad.

Dhjetëra modele të ndryshme përdorin algoritme matematikore, por të gjitha modelet kanë një të përbashkët: ato paralajmërojnë të mos hiqen masat e karantinës më shpejt se është e rekomandueshme.

voa

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>