МОСКВА, 9 янв — ПРАЙМ. Распространение COVID-19 сложно прогнозировать по математическим моделям, прежде всего потому что изменяются свойства болезни, мутирует возбудитель, рассказал в интервью радио Sputnik доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Физического института имени Лебедева РАН Андрей Леонидов.
По его словам, в начале пандемии прогнозы, содержащиеся в этих моделях, подтверждались, но затем все усложнилось.
"Тут сложность в том, что сама болезнь меняет характер. Например, время от попадания вируса в организм до появления симптомов при заражении штаммом "дельта" отличается от прошлых вариантов. Еще при первоначальном варианте вируса процент тяжелобольных пациентов и процент госпитализаций был ниже", – сказал он.
В условиях быстрых коронавируса математическим прогнозированием его распространения должны заниматься коллективы ученых, использующие особые подходы к моделированию, подчеркнул ученый.
Он уточнил, что единственный способ с таким справиться – иметь команду с моделью агентного типа, то есть такую, при котором развитие системы определяется свойствами и поведением всех ее элементов, по принципу "снизу вверх". "Не общую, а очень конкретную, в которую все заложено, и в которой бы отслеживались критичные для предсказания параметры, например, вакцинация. Там должны быть десятки разных факторов", – объяснил Леонидов.
В частности, помимо вакцинации модель может учитывать, где именно чаще всего происходит передача вируса – в школе, торговом центре, аэропорту. При этом данные, используемые при математическом прогнозировании, должны обновляться не реже раза в неделю — тогда власти смогут принимать решения, основываясь на этих моделях, заключил Леонидов.
