Модель заражения коронавирусом

Обновлено: 24.04.2024

Независимые от меня обстоятельства повлияли на текущую ситуацию, мои извинения

Китай было:2 из 4 /4 из 4 (временные больницы)Италия: Врачи: по 3 из 4.
Качество: Абсолютное (Не бойтесь 5lvl. придумал я, до этого не дойдет)Сарказм: 5 ур.: Больницы не понадобятся.Подробно Dr. Morty.
Статистикshorturl.at/pEY09

Минутка заботы от НЛО

В мире официально объявлена пандемия COVID-19 — потенциально тяжёлой острой респираторной инфекции, вызываемой COVID-19 SARS-CoV-2 (2019-nCoV). На Хабре много информации по этой теме — всегда помните о том, что она может быть как достоверной/полезной, так и наоборот.

Мы призываем вас критично относиться к любой публикуемой информации

Мойте руки, берегите близких, по возможности оставайтесь дома и работайте удалённо.
Читать публикации про: COVID-19 | удалённую работу

Вероятный запас прочности: (Если цены вырастут занчительно и.т.д можно уменьшить запас прочности, если дома есть достаточный запас еды можно увеличить на 1 месяц и.т.д)

1мес.Люди взявшие кредиты, Нет денег уже сейчас и уволенные. Организации взявшие кредиты, Нет денег уже сейчас, остановили деятельность, большие денежные потери. Малая финансовая подушка по сравнению с тратами.
1мес.Люди взявшие кредиты, Нет денег уже сейчас и уволенные и аренда. Организации взявшие кредиты, Нет денег уже сейчас, остановили деятельность, большие денежные потери и аренда.Малая финансовая подушка по сравнению с тратами.
1мес.Люди взявшие кредиты, Небольшой запас и уволенные. Организации что остановили деятельность, большие денежные потери.Малая финансовая подушка по сравнению с тратами.
1мес.Люди взявшие кредиты, Небольшой запас и уволенные и аренда. Организации что остановили деятельность, большие денежные потери и аренда.Малая финансовая подушка.Малая финансовая подушка по сравнению с тратами.
Организации зависимые от финансов или бездумно ведящие финдеятельность.

2мес.Люди не имеющие фин.подушки и уволенные. Организации взявшие кредиты, Нет денег уже сейчас, остановили деятельность, большие денежные потери с небольшой помощью государства.
2мес.Люди имеющие небольшой фин запас и уволенные. Организации что остановили деятельность, большие денежные потери с небольшой помощью государства.
2мес.Люди средний фин запас и уволенные продолжили жить неэкономно.

3мес.Люди умеющие економить с малым финансовым запасом и уволены.
3мес.Люди не имеющие фин.подушки, дали компенсацию. Множество организаций с значительным падением выручки и арендой и небольшой подушкой, и частичным сокращением персонала.
3мес.Люди имеющие средний фин запас и уволенные.
3мес.Люди имеющие средний фин запас и понижение зарплат и большой кредит.
3мес.Люди которые накопили на период с другой целью, например китайский новый год благодаря чему части китайцам повезло. Часть организаций взявшие кредиты и низкий запас прочности.
3мес.Люди большой фин запас и уволенные продолжили жить неэкономно.

4мес.Люди средний фин запас, дали компенсацию и уволенные. Большинство организаций с значительным падением выручки и арендой и средним запасом прочности, частичное сокращение с значительным падением выручки.
4мес.Люди имеющие большой фин запас и уволенные. Большинство организаций с значительным урезанием зарплат и увольнениями большой части персонала и значительным падением выручки.
4мес.Люди имеющие большой фин запас и понижение зарплат и большой кредит.

3мес.Люди умеющие економить с средним финансовым запасом и уволены.
5мес.Люди средний фин запас но подговленные к кризису, уволенные. 70% процентов вероятностьм массового дефолта организаций с значительным падением выручки и средним запасом прочности.Значительный риск разрыва цепочек поставки.
6мес.Люди большой фин запас, дали компенсацию и уволенные.

7мес.Люди большой фин запас и подговленные к кризису, дали компенсацию и уволенные. 80% процентов вероятностьм массового дефолта организаций.
8мес и более.люди что узнали о COVID-19е ранее и подготовились на всякий случай а после при каждом ухудшении ситуации увеличивали уровень подготовленности (Я в их числе).
8мес и более.Выживальщики подготовленные к долговременному кризису. 90% процентов вероятностьм массового дефолта организаций с значительным падением выручки и средним запасом прочности.Полный разрыв цепочек поставки и договоров.
7-8мес и более.Люди имеющийе огромный фин запас и продолжили жить неэкономно. Часть организаций взявшие кредиты и средний запас прочности.

Прим.Средние кредиты могут спасти часть организаций и людей если ситуация с карантином не продолжиться более 6 месяцев.В иных случаях возможен массовый дефолт.

Тажке в некоторых странах у граждан естьв озможноть обьявить себя неплатежоспособным и использовать другие механизмы.

(Старое)
ИВЛ
НЕобходимо в срочном порядке решить проблемы с доступностью ИВЛ.

В худших случях в стране нужно изготавливать средства доставки кислорода, которые не заменят ИВЛ но по крайней мере будут временные.

Необходимо хотя-бы изготавливать мешки Амбу. ИВЛ они не заменят но по крайней мере скорые должны иметь их в случае обнаружения с тажелыми симптомами.

Мешки Амбу очень тяжело качать да и они не регулированные поэтому нужны когда ничего под руками нет.Они конечно достаточно дешевые и это единственный плюс.

В Израеле пытаються атоматизировать эти мешки и создать кустарное подобие ИВЛ.В кнессете утверждают, что всего ИВЛ в Израеле их около 1500, а в минздраве — что 2864 и что активным ходом идет закупка и производство приборов ИВЛ

Украине повезло что ранее существовал Буревесник и поэтому мы имеем до 4000 ИВЛ.Однако не повезло с тем что сейчас завод на грани развала

По моей стасистике по стране волонтерами и организациями собрали еще до 200 ИВЛ.

Необходимо
Необходимо создать список нерабочих аппаратов ИВЛ пускай волонтеры и государство восстановит их а также запросы на расходники к аппаратам…

Основные пути.
Основные если судить по открытым источникам широкие каналы распространения: Это перевезенные из границы, часть депутатов из куршавеля и часть случаев в цервях и храмах.

Необходимо
К сожалению ранее нужно было бы принудительно оправлять на карантин всех привезенных.
Единственным рабочим способом сейчас может быть перепроверить состояние здоровья всех вьезжавших.Я понимаю вьехавшие в страну сейчас и так под давлением но другого варианта нет.Они

В той жк Белоруси не дали вернуться своим гражданам что и правильно сделали.Должна быть возможность вернуться только при обязательной обсервации. Нужно подготовить инраструктуру для этого.

Наверняка из-за этой проверки колличество обнаруженных случаев возрастет но в будущем возможно остановить распространение.

К сожалению один из эффективных способов использованных в Южной Корее не сработает у нас. Там публично сообшали имена вероятных больных.Это подействовало.

У нас могут быть случаи когда люди вокруг больного могут дойти и до самосуда даже если больной не виноват да и возможности контролирвоать ситуацию гораздо слабее чем в Китае,

Устанавливать видеокамеры в транспорте и.т.д уже слишком поздно. Нужно срочно закончить создание уже анонсированных приложений как и в Китае.

Были исследования что полная изоляция только незначительно поможет ситуации, поэтому закрывать страну и вводить продуктовые карточки пока не имеет смысла.

Управление системой здравоохранения
По моей стасистике по стране волонтерами и организациями собрали не мене 170-200 ИВЛ.Часть ИВЛ передали в машинах скорой помоши.
Таким образом наиболее правильны вариантом может быть замена ИВЛ в машинах скорой помои на мешки Амбу (предназначены для временной подержки дыхания) и направление этих ИВЛ в наиболее пострадавшие регионы.Можно констатировать что существует ограниченное число помещений пригодных к размещению аппаратов ИВЛ.

Необходимо управлять ситуацией и распределять аппараты ИВЛ в по самым критичным местам. Кроме того возможны проблемы с размещением этих аппаратов в местах ранее не предназначенных для этого с учетом возростания возможных больных.

Также возможно необходимо перемещать самих больных в случаях значительной неравномерности в скорых минимум с мешком Амбу.Необходимо подготовить логистику для этого.

Можно выделить 4 уровня подготовки страны по медикам и местам.
Необходимо уже сейчас принимать меры по подготовке персонала в том числе добровольцев и короткое обучение и обеспечить им средства защиты.

Основная задача добровольцев и возможно военных разгрузить врачей от определенной части дел.

Одной из проблемм есть непродуманность больниц и сложность нахождения в них возрастающего колличества персонала и больных.

Поэтому рекомендовано в начать искать варианты создания временных больниц и рапределять больных так чтобы не было знаительного превышения лимита в каждой больнице что может понизить эффективность больниц.

Необходимо развернуть также все мобильные военные больницы, при чем временные и мобильные больницы сначал развернуть возле основных очагов чтобы оперативно перенаправлять больных из переполненных больниц.

Необходимо готовиться ко всем возможным уровням сразу и не ждать пока больных станет больше. Тогда уже поздно.

Таже нужно использовать китайские рекомендации и закупить также возможные ингибиторы COVID-19 отмеченные там.

Необходимо обеспечить смены персонала и добровольцев… таким образом чтобы уменьшить изнюю нагрузку иначе будут возрастать врачебные ошибки и врачи не будут полностью выполнять действия по самозащите. Возможен резский скачек больных врачей.

Настоящие проесионалы будут исполнять меры предосторожности даже если невероятно устали. Однако часть врачей не подготавливалась к таким ситуациям. Не было мастабных учений врачей по стране по отработке реагирования…

Кроме того желательно купить респираторы как минимум с нера фильтрами. Fpp3 для ситуации каждодневного нахождения в очаге может не хватить.

Необоходимо готовить ситуацию к достаточно долгому карантину. Два-три месяца это в лучшем случае не считая еще необходимых 28 дней после отсутствия новых случаев.

Усаживайтесь поудобнее, нас ждет зубодробительный матан для тех, кто знает, что такое дифференциальные уравнения (для остальных красивые картинки прилагаются).

На рисунке выше приведено общее число подтвержденных случаев COVID-19 в логарифмическом масштабе для России и трех европейских стран, входящих в топ-5 по числу зараженных. Объяснение далее в тексте.

Минутка заботы от НЛО

В мире официально объявлена пандемия COVID-19 — потенциально тяжёлой острой респираторной инфекции, вызываемой коронавирусом SARS-CoV-2 (2019-nCoV). На Хабре много информации по этой теме — всегда помните о том, что она может быть как достоверной/полезной, так и наоборот.

Мы призываем вас критично относиться к любой публикуемой информации

Мойте руки, берегите близких, по возможности оставайтесь дома и работайте удалённо.

Модель SEIRD

Модель эпидемии SEIRD относится к классу т.н. компартментальных моделей, суть которых состоит в том, чтобы разделить популяцию на несколько групп (англ. compartments), в нашем случае: (англ. susceptible) — восприимчивые, (англ. exposed) — те, у кого болезнь находится в инкубационном периоде, (англ. infectious) — больные, (англ. recovered) — выздоровевшие, (англ. dead) — умершие. Затем, численность каждой из групп сопоставляется с переменной в системе дифференциальных уравнений, решая которую, можно спрогнозировать динамику развития эпидемии. Модификаций модели SEIRD достаточно много, например, SEIR — упрощенная модель, не учитывающая отдельно случаи выздоровления и смерти. Для ознакомления с другими моделями могу порекомендовать неплохую статью на эту тему.

Немного теории

Впервые модель эпидемии в виде системы из трех дифференциальных уравнений для переменных появилась в работе У. Кермака и А. Мак-Кендрика 1927 года.
Эти дифференциальные уравнения имеют вид:

где, помимо знакомых нам переменных фигурируют следующие константы: — общий размер популяции, — скорость передачи инфекции, — скорость выздоровления.

Смысл уравнения Кермака и Мак-Кендрика следующий: число восприимчивых убывает пропорционально их числу, помноженному на среднюю долю инфицированных в популяции , число инфицированных прирастает теми же темпами с поправкой на то, что некоторое их число выздоравливает, и число выздоровевших прирастает за счет убывания числа инфицированных. Стоит отметить, что модель SIR содержит нелинейность , из-за чего аналитическое решение системы уравнений становится в общем случае невозможным, но, благо, методы численного дифференцирования легко справляются с этой задачей.

Добавив сюда еще одну переменную (число людей с болезнью в инкубационном периоде), получим SEIR-модель:

где появляется еще одна константа — скорость перехода болезни из инкубационной стадии в открытую. Рисунок из взят из статьи.

На первый взгляд, полученная модель обещает быть вполне правдоподобной.

Численный эксперимент с моделью SEIR

Для моделирования попробуем взять следующие параметры, ориентируясь на открытые данные. Предполагая, что болезнь в среднем длится 14 дней (по крайней мере, сколько длится легкая форма, на которую приходится до 80% случаев), найдем значение . Примем . Величину заимствуем из работы Pengpeng et al. C учетом средней длительности инкубационного периода в 3 дня, возьмем . Население России примем равным человек.

В качестве начальных условий используем данные по России на 2 апреля, когда введенные в конце марта меры по ограничению распространения инфекции должны были возыметь свое действие, а именно:

Оценку мы взяли относительно произвольно, да это и неважно, поскольку, как вы понимаете, что-то пойдет не так.

В результате моделирования методом Эйлера с шагом в 1 день со 2-го по 24 апреля включительно, получим графики, приведенные ниже: слева в линейном масштабе, справа в логарифмическом.

Круглыми маркерами отмечены реальные данные по общему числу случаев в России, квадратными — по числу больных. На первый взгляд, результаты выглядят неплохо, кроме одного: с параметрами модели мы явно не угадали. И тут нам на помощь приходят методы оптимизации.

Оптимизируй это

Методы оптимизации, если читатель с ними не знаком, — это алгоритмы, позволяющие отыскать минимум некоторой целевой функции. В нашем случае перед нами — задача нелинейной регрессии: как подобрать вектор параметров дифференциального уравнения так, чтобы набор точек решения дифференциального уравнения был максимально близок набору точек наблюдения .

Воспользуемся среднеквадратичным отклонением как мерой погрешности модели. Целевая функция примет вид

где — число точек, — общее число случаев заражения, которое дает модель, — реальное общее число случаев, — число больных в текущий момент, которое дает модель, — реальное общее текущих активных случаев.

Воспользовавшись Optimization Toolbox в MATLAB, подгоним параметры модели под данные наблюдения. В результате получим решение, приведенное на рисунке ниже.

Здесь я сравниваю три европейские страны, находящиеся в топ-5 по количеству заболевших, и Россию. Видно, что по темпам развития эпидемии мы отстаем примерно на месяц, и что вот уже как месяц рост общего числа случаев во всех трех странах практически линейный (и даже медленнее линейного), в отличие от результатов, полученных в SEIR модели. Отсюда возникают три вопроса:

Почему рост эпидемии замедляется до линейного?
Как изменить классическую модель SEIR, чтобы она снова была релевантной?
Почему, если рост эпидемии линейный, мы все равно не можем ничего уверенно предсказать на месяц или год вперед?

Костыли и велосипеды: модифицируем модель SEIR

Попробуем ответить на вопрос, почему рост эпидемии замедляется до линейного. При том количестве зараженных, какое мы имеем сейчас, значительную роль начинает играть эффект масштаба, связанный с ограниченной скоростью коммуникаций между людьми.

Если говорить более точно, то вспомним: число заболевших в модели SEIR прямо пропорционально среднему числу заболевших в популяции . Это правило хорошо работает в небольших популяциях, где каждый может общаться с каждым, а заболевшие распределены равномерно. В реальности, особенно в масштабах десятков и сотен тысяч человек, если взять двух случайных заболевших людей, то окажется, что они не только никогда друг с другом не общались и не видели друг друга, они даже не ездили в одном и том же вагоне метро. Да и вообще живут в разных городах. Все, что их объединяет — цепочка социальных связей, приведшая к тому, что им передался вирус.

В качестве примера я построил модель эпидемии в виде клеточного автомата, где каждая клетка взаимодействует только с 4 соседними. Это эквивалентно тому, что у каждого индивида популяции 4 социальных контакта — это очень маленькое число для человеческой популяции, но тем быстрее проявится эффект ограничения социальных связей. На каждой итерации с вероятностью 0,1 каждый из 4-х соседей зараженной клетки может быть заражен. Болезнь длится в среднем 14 дней. Результаты моделирования для пула из 200x200 клеток представлены на рисунке ниже, где — номер итерации.

Синий цвет обозначает восприимчивых, желтый — заболевших, зеленый — выздоровевших. Самое интересное — как выглядят графики численности заболевших. А выглядят они примерно так, как и планировалось: после недолгой фазы субэкспоненциального роста, прямо как в модели SEIR, наблюдается затяжная фаза линейного роста — прямо как в реальности.

У меня не было цели получить картинку, похожую на реальность количественно. Если хочется большего правдоподобия — могу порекомендовать проект Сергея Потехина, о котором была недавно публикация на Хабре. Для дотошных читателей ниже приведено более строгое доказательство линейности роста.

Возьмем геометрическую интерпретацию: пусть граф социальных связей представлен в виде -мерной решетки. В модели в виде клеточного автомата решетка двумерная. В реальности, при среднем числе ежедневных социальных контактов в 20 (оценка из вышеупомянутой публикации) размерность может быть грубо оценена как . Каждый носитель инфекции порождает растущий вокруг него -мерной гиперкуб из вторично зараженных. Ребро куба имеет длину , и, если контакт с зараженным приводит к заболеванию с вероятностью , то каждый день каждое ребро в среднем удлиняется на . Таким образом, получаем модель роста, выражающуюся рекуррентным соотношением

Представим как функцию времени: . Продифференцировав предыдущее соотношение, получим:

Отсюда видно, что при больших значениях производные равны , следовательно, рост линейный.

Ниже представлено развитие сценария при вероятности заразиться 4% и 16-ти социальных связях одного индивида.

Обратившись к мировой статистике по эпидемии, мы увидим то же самое: вот уже месяц как рост линейный, несмотря на то, что классические модели обещали нам продолжение экспоненциального взлета числа заболевших.

Зная наклон прямой роста числа случаев COVID-19, вычислите среднее количество offline социальных связей на планете Земля.
Как полученное в п.1 число соотносится с правилом шести рукопожатий?
Используя результаты пп.1 и 2, опубликуйте статью в математическом журнале.

Теперь о модификации модели SEIR. Самое простое, что мы можем сделать — домножить нелинейный компонент на некоторую функцию, зависящую от числа заболевших. При малом числе заболевших эта функция должна быть близка к 1, при большом — должна асимптотически стремится к нулю. Простейшим подходящим кандидатом является

Подбором параметров и можно компенсировать экспоненциальный рост в оригинальной модели.

Добавим в модель, для большей информативности, и компоненту — число смертей. Получим модифицированный вариант SEIRD-модели:

Результаты моделирования показаны на рисунке ниже.

Среднеквадратичная погрешность по сравнению с оригинальной моделью почти не изменилась. Величины параметров уже реалистичны. Для удобства я обозначил начальное число зараженных в активной фазе как .

Модель очень хорошо интерполирует и производные — величины ежедневного прироста числа заболевших и количества смертей.

Попробуем сделать прогноз. Возьмем горизонт прогнозирования 2 месяца и продолжим решения модели с найденными оптимизационной программой параметрами.

На первый взгляд, неплохо, но такой прогноз любимой родине не пожелаешь: число новых случаев будет продолжать снижаться, но общее число продолжит расти. Остановить эпидемию в этом случае можно только с помощью вакцины, либо подождав, пока переболеет почти все население. Число новых смертей устанавливается равным примерно 200 в день. Это наглядная иллюстрация того, что будет, если не усиливать меры по борьбе с эпидемией. Неужели нас ожидает именно это? И ради этого не очень светлого будущего многие из нас прилежно сидят дома, закупившись гречкой и туалетной бумагой?

Ниже я рассмотрю два сценария, и глядя на туманную даль грядущих месяцев из 28 апреля 2020 года, не могу точно сказать, по какому из них будут развиваться события дальше. Сейчас, в момент перелома кривой новых случаев, мы находимся в точке, откуда что-либо предсказать вдвойне проблематично.

Сценарий США

Модифицированная модель SEIRD, обученная на первых 33 точках, начиная со 2 марта, плюс-минус реалистично предсказывает течение эпидемии в апреле.

Как видим, рост в апреле практически идеально линейный. Модель немного завышает смертность по апрелю, но общая картина оказывается верной.

На этой картинке показаны данные по ежедневному приросту новых случаев и смертей в США. Очень похоже на то, что предсказывала модель для России.

Сценарий Германии

Дисциплинированные немцы сумели переломить ход кривой в свою пользу, и ее рост происходит медленнее линейного. Более того, чтобы сделать модель релевантной, мне пришлось вручную добавить 6 апреля увеличение коэффициента выздоровления в 1,7 раз, иначе такое резкое падение числа случаев в терминах модели SEIRD не объяснить.

Модель обучалась на первых 27 точках, начиная с 10 марта. Также я изменил и нелинейную функцию. Для Германии лучше подошла экспонента, зависящая от времени:

Такой вид функции свидетельствует о кумулятивном нарастании числа прерванных социальных связей и, соответственно, путей распространения инфекции. Вот вам и наглядная иллюстрация пользы самоизоляции.

Выше показаны величины ежедневного прироста новых случаев и смертей. Как и в случае США, реальные данные содержат ясно выраженные колебания с периодом в 7 дней. Это значит, что в выходные дни число контактов увеличивается, а следовательно, растет и число зараженных. [UPD: или напротив, уменьшается, о чем может косвенно свидетельствовать индекс самоизоляции Яндекса. ]

Заключение

Делать прогнозы — как краткосрочные, так и долгосрочные — не просто дань любопытству. В случае эпидемии нужно знать, сколько койкомест следует подготовить, сколько аппаратов ИВЛ произвести, на сколько месяцев сделать запасы средств индивидуальной защиты для медиков. Должностные лица должны понимать, достаточно ли принятых мер, или следует ввести новые запреты и ограничения. В идеале, модель должна настолько хорошо отражать реальность, чтобы по ней можно было увидеть силу действия каждой вновь принятой меры, и тогда можно было бы усиливать полезные меры и отменять решения, оказавшиеся бесполезными.

Хоть и с некоторыми оговорками, но всех, кто пока еще не приобрел иммунитет от COVID-19, действительно можно описать буквой , все многообразие заболевших людей — буквой , и так далее. Более того, с помощью модели SEIRD можно даже кое-что объяснить. Но предсказать что-то в отдаленном будущем она может крайне приблизительно.

Пока все, что нам остается — меньше посещать общественные места, пользоваться правильными респираторами, мыть руки, не забывать протирать спиртом смартфон после того, как достали его на улице, и соблюдать другие простые рекомендации.

Но все же, есть ли возможность делать более точные предсказания? Да, конечно. Но об этом как-нибудь в другой раз.

Если у вас есть желание поиграть с исходным кодом и самим предложить вариант развития событий, то вот ссылка на гитхаб.

Насколько полезна эта информация? Выглядит она красиво и занимательно, но мало о чем говорит и не отражает реальной картины эпидемиологической ситуации ни в одной стране мира.

Отслеживание геолокации с помощью персональных мобильных устройств слабо коррелирует с вероятностью заражения. Представим себе 20-этажный жилой дом в центре города, где на разных этажах находится более 50 человек с абсолютно одинаковой геолокацией. Вошли ли они в контакт с зараженным человеком, который остановился на пару минут под их окнами, чтобы ответить на телефонный звонок?

общественное равнодушие, вызванное непониманием риска;
противоестественность заключения себя в жесткую изоляцию для защиты других;
неосознанное заражение других людьми без проявления симптомов.

Для анализа и прогнозирования пандемического процесса сегодня, как и 100 лет назад, необходимо понимание не только эпидемиологии, но и социальной психологии. Именно из-за разницы в социальных процессах мы наблюдаем часто диаметрально противоположные тенденции распространения эпидемии в разных обществах в мире. Эксперты в эпидемиологии и социальной психологии могут выработать эффективные гипотезы, которые смогут проверить data scientists с помощью аналитики на больших данных. Например, мы четко понимаем, что критически важно замерять уровень общественной паники и уровень соблюдения мер предосторожности.

Использование анализа больших массивов контента социальных сетей для выявления источников эпидемиологического риска не является новой идеей. Алгоритмы ИИ применяются в таких решениях для того, чтобы отфильтровать побочные инфошумы и выявить сигналы о фактических вспышках заболеваний. Параллельно с помощью спутниковых данных анализируют климатические условия. Например, канадская компания BlueDot сотрудничает с правительствами Канады, Сингапура, Калифорнии, Великобритании и Филиппин по выявлению и оценке эпидемиологических рисков с 2012 года. Она стала одной из первых компаний, предупредивших о возникновении нового вируса в Ухани.

Иллюзия достоверности

Большинство отчетов и графиков дают обобщенное суммирование данных — количество новых зараженных и умерших — и показывают ориентировочную динамику, основанную на недостоверных цифрах.

На чем основаны решения

Вторая важная метрика — пиковая нагрузка на лечебные организации. И здесь пик госпитализаций, наоборот, отстает от пика регистраций случаев заболеваний. По данным COVID-19 Surveillance Group, госпитализация отстает от регистрации на один день. Еще более важно учитывать нагрузку на реанимационную — наиболее дефицитную часть лечебных организаций. Этот пик еще больше отстает от пика регистраций и даже если пик регистрации уже пройден — поток пациентов в реанимационные отделения продолжает нарастать. Пик смертей отстает от пика регистрации примерно на десять дней.

Существует простой математический прием, который позволяет решить проблему неинтуитивности экспоненциального роста при отображении данных, и которую использовали в качестве основы все страны — логарифмическая шкала представления количества случаев заражения. В таком виде удвоение каждые три, пять или одиннадцать дней представляют собой прямую, которую можно легко визуально продлить чтобы спрогнозировать, сколько случаев добавится в следующие несколько дней. На логарифмической шкале хорошо видна запоздалая на несколько дней реакция тренда заболеваемости на ужесточение или ослабление карантинных мер. При наличии достоверных данных можно сравнить страны или регионы — кто остановил распространение пандемии или потерял контроль. Но логарифмическая шкала не дает ответа на вопрос, что произойдет в среднесрочном будущем. Для прогнозирования используют специальные математические эпидемиологические модели.

Модели прогнозирования

В отличие от российских коллег, Центры по контролю и профилактике заболеваний Министерства здравоохранения и социальных служб США рассматривают 24 модели прогнозирования и считают, что прогнозы смертности и вероятного тренда в ближайшие недели помогают информировать общественное здравоохранение для принятия решений.

Результаты большого пула моделей интегрируют в один график для понимания диапазона динамики развития ситуации.

Фото: Центры по контролю и профилактике заболеваний Министерства здравоохранения и социальных служб США

Подписывайтесь на Telegram-канал РБК Тренды и будьте в курсе актуальных тенденций и прогнозов о будущем технологий, эко-номики, образования и инноваций.

Юлия Ткаченко, руководитель блока медицинских инноваций BestDoctor

Мнение ученых по поводу распространения нового штамма разделились: одни считают его предвестником окончания пандемии, другие допускают появление еще более заразных мутаций.

Так, глава Европейского регионального бюро ВОЗ Ханс Клюге заявил, что после омикрон-штамма, возможно, наступит конец пандемии. Ранее такую же версию выдвинули ученые из ЮАР: их исследования показали вероятность окончания эпидемической фазы COVID-19 и переход ее в эндемическую, характерную для определенной местности.

Российские эксперты с этой версией не согласны. Александр Гинцбург, директор Национального исследовательского центра эпидемиологии и микробиологии им. Н. Ф. Гамалеи, считает, что новый штамм не поможет окончанию пандемии в России. Распространение омикрона может спровоцировать появление новых, более опасных мутаций вируса. Чтобы предотвратить такой сценарий, в стране должны быть привиты 75–80% населения.

Главный внештатный инфекционист Минздрава Владимир Чуланов также заявляет, что на омикроне эволюция вируса COVID-19 не остановится. Благодаря высокой контагиозности вирус очень быстро распространяется, и большое число одновременно заболевших может вызвать перегрузку медицинской системы. Поэтому важно вакцинироваться и через полгода делать бустерную прививку, а также соблюдать меры предосторожности: носить маски, соблюдать дистанцию, избегать мест большого скопления людей. В таком случае риск заразиться есть, но за счет вакцины вирус может быть блокирован на самом раннем этапе, после прикрепления к эпителию верхних дыхательных путей.

Даже в этом случае можно заразиться, считает Чуланов. Но это может произойти без дальнейшего развития заболевания: оно, скорее всего, пройдет в более легкой форме, так как иммунная система быстро заблокирует вирус.

22 января правительство РФ утвердило перечень дополнительных мер по борьбе с омикроном. Рассказываем, на что нужно обратить внимание при первых признаках болезни.

Симптомы омикрона

Юлия Ткаченко, руководитель блока медицинских инноваций BestDoctor

Пока не существует научных данных об особенностях симптоматики штамма омикрон, отличить омикрон по его проявлениям от другого штамма нового коронавируса невозможно. Стоит отметить, что и отличить COVID-19 от другой ОРВИ (острой респираторной вирусной инфекции) по одним лишь симптомам довольно затруднительно, в связи с чем при симптомах ОРВИ врачи рекомендуют выполнить ПЦР-тест на COVID-19.

Основные признаки

Согласно данным Роспотребнадзора, главные симптомы штамма омикрон похожи на те, что бывают при сезонных ОРВИ [4]:

слабость;
головная боль;
повышение температуры до 38 °С, иногда и выше;
ломота в мышцах и суставах;
заложенность носа, насморк;
першение в горле;
чихание, кашель;
снижение аппетита;
потеря обоняния и вкусовых ощущений (редко).

Омикрон может проявляться как в виде одного симптома, так и сразу в комплексе нескольких из них, считает врач-инфекционист Евгений Тимаков. А в случае более выраженной болезни у пациентов также наблюдаются реакции со стороны ЖКТ.

До недавнего времени одним из основных признаков омикрона ученые считали боль в горле [5]. Но симптомы каждой новой мутации коронавируса сильно различаются, поэтому не стоит пытаться по ним диагностировать заболевание штаммом омикрон, заявил вирусолог, профессор МГУ, доктор биологических наук Алексей Аграновский. У нового штамма довольно размытые признаки. Известно лишь, что он меньше поражает легкие и в большей степени — верхние дыхательные пути. Поэтому боль в горле может быть симптомом коронавируса далеко не во всех случаях.

Юлия Ткаченко: Признаки болезни остаются теми же, что и у других штаммов коронавируса: в первую очередь характерны повышение температуры, кашель, общая слабость, притупление или искажение обоняния. Также возможны затруднение дыхания, одышка, чувство неполного вдоха. Кроме того, омикрон, как и другие штаммы, способен спровоцировать повышенное тромбообразование, которое может проявиться болью в ногах (тромбоз вен нижних конечностей), одышкой и удушьем (тромбоэмболия легочной артерии), болью в сердце (острый коронарный синдром) и неврологической симптоматикой (острое нарушение мозгового кровообращения).

Отличительные особенности

У нового штамма коронавируса есть несколько отличий:

Инкубационный период. У омикрона он значительно короче, чем у других штаммов. По предварительным данным, он составляет от двух до пяти дней (против 6–8 дней у предыдущих мутаций коронавируса) [6].
Высокая контагиозность. По сравнению с предыдущим штаммом дельта, омикрон передается в семь раз быстрее. А носитель вируса может быть заразным уже в первые сутки после инфицирования.

Юлия Ткаченко: Главной отличительной особенностью штамма омикрон является особое строение спайк-белка вируса. Спайк-белок — это структура, благодаря которой вирус проникает в клетки организма. Именно к этому белку у нас образуется иммунитет после перенесенной болезни или вакцинации, поэтому изменение строение белка несет за собой повышение устойчивости вируса к нашему иммунитету. Другими словами, штамм омикрон более устойчив к иммунитету по сравнению со своими предшественниками, и люди могут заразиться им, даже если уже переболели более ранними штаммами.

Еще одной отличительной особенностью нового штамма является более высокая заболеваемость среди детей и подростков, что также связывают с новым строением спайк-белка и облегченным проникновением вируса в клетки.

Есть и хорошая новость: первые результаты оценки тяжести течения болезни показывают, что среди заболевших штаммом омикрон меньше пациентов с тяжелым течением заболевания, они реже попадают в реанимацию и оказываются на ИВЛ, однако эти данные требуют подтверждения более масштабными исследованиями.

Как выявляют омикрон

Центр эпидемиологии и микробиологии имени Гамалеи разработал тест для определения омикрона, сообщил Александр Гинцбург. Система выявляет наличие вируснейтрализующих антител к омикрон-штамму. Но пока она доступна только НИЦ.

Юлия Ткаченко: Стандартная диагностика остается такой же, как и ранее, — ПЦР-тестирование. Для врачей вопрос о том, болен пациент омикроном или, к примеру, дельтой, не является принципиально важным, так как лечение будет одинаковым. Информация о том, каким именно штаммом болен человек, нужна в первую очередь ученым для проведения исследований. Для этих целей используется исследование генома вируса — секвенирование.

Вакцина против омикрона

Волна заражений новым штаммом коронавируса — омикроном— только набирает обороты в РФ, поэтому убедительных данных об эффективности вакцин против заражения пока нет. Однако резкий подъем кривой заболеваемости не сопровождается параллельным ростом госпитализаций и смертей. В то же время необходимо помнить, что в больницу пациенты с коронавирусом попадают в среднем спустя 10–15 дней после заражения, поэтому расслабляться пока явно преждевременно, особенно тем, кто до сих пор не привился.

Помимо исключительно высокой заразности, у штамма омикрон есть ряд особенностей, о которых уже известно. Это короткий инкубационный период (1–3 дня) и склонность в большей степени поражать верхние дыхательные пути, чем ткань легких, что, конечно, гораздо безопаснее для здоровья и жизни человека.

Эффективность почти всех существующих в настоящее время вакцин против новых штаммов снижается со временем и уступает степени защиты от предыдущего штамма — дельты.

Для того чтобы помешать новому штамму уйти от защиты, на помощь приходит бустерная доза, или ревакцинация.

Опыт стран, уже прошедших взрывной рост заболеваемости новым штаммом, указывает на то, что все вакцины защищают от тяжелого течения заболевания и предотвращают необходимость госпитализации. Так, по некоторым данным, риск попасть в больницу для вакцинированных в пять раз меньше, чем у непривитых. Речь идет о тех, кто получил третью дозу вакцины (ревакцинацию/бустер). Причем эффективность против штамма омикрон возрастает на 37% уже через неделю после третьей дозы.

Напомню, что Минздрав рекомендует пройти ревакцинацию через шесть месяцев без анализа титров антител.

Лечение омикрона

Методы терапии нового штамма коронавирусной инфекции не отличаются от лечения других мутаций. Новых протоколов диагностики и лечения пациентов с COVID-19, утвержденных Минздравом РФ, на дату публикации материала не выпускалось.

Существующие схемы лечения коронавируса, которые включают в себя глюкокортикостероиды и блокаторы рецепторов к интерлейкину-6, эффективны и против омикрона, считает ВОЗ [12]. Глюкокортикостероиды — это гормоны для лечения COVID-19, их использование Организация одобрила в сентябре 2020 года. Блокаторы рецепторов к интерлейкину-6 — вторая рекомендованная группа лекарственных препаратов: они улучшают состояние пациентов в тяжелом и критическом состоянии.

Юлия Ткаченко: Специфического лечения против нового штамма на данный момент не существует. Все терапевтические стратегии, применимые к предшественникам нового штамма, используются и при омикроне. Актуальной остается и вакцинация, вопреки расхожему мнению о том, что вакцина против омикрона неэффективна. Уже существуют исследования, которые показывают, что эффективность вакцин достаточно высока для того, чтобы защитить человека от тяжелого течения заболевания.

Важно понимать, что вирус не лечится антибиотиками, так как они являются антибактериальными, а не противовирусными препаратами и назначаются только при осложнениях COVID-пневмонии. Использование гормональных препаратов оправдано только при среднетяжелом течении болезни в условиях стационара, а кроверазжижающие препараты без контроля врача могут вызвать неконтролируемое кровотечение.

В случае лечения пациента на дому необходимо тщательно придерживаться назначений врача, не используя самостоятельно назначенных себе препаратов, с симптоматическими целями самостоятельно можно использовать стандартное лечение ОРВИ: обильное питье, постельный режим, жаропонижающие при температуре выше 38,5 °С.

Заболеваемость коронавирусной инфекцией в России продолжает снижаться: в последние дни регистрируется 10 тыс. случаев в день, но тяжело заболевших немного - в стационар направляют до 1,5 тыс. пациентов. Несмотря на это, и эпидемиологи, и власти предупреждают, что остается угроза новой волны.

Об этом напомнила вице-премьер Татьяна Голикова, обсуждая с регионами организацию летнего отдыха для детей. А министр здравоохранения Михаил Мурашко даже назвал ожидаемые сроки нового витка инфекции - май-начало июня.

По факту дела коронавирусные народ сейчас волнуют очень мало: в транспорте лишь единицы носят маски. Упал и интерес к вакцинации - в некоторых регионах стали закрывать за ненадобностью "лишние" прививочные пункты, хотя и подчеркивают, что в стационарных прививочных кабинетах в поликлиниках вакцина есть и ревакцинацию надо делать.

Между тем в Китае продолжается беспрецедентный рост заболеваемости. В 26-миллионном Шанхае регистрируют 30 тыс. случаев в день - это рекордный уровень с начала пандемии. Высокий уровень заболеваемости сохраняется в США, Корее, некоторых европейских странах - Франции, Германии, Италии. Но в то же время в других странах ограничения на въезд отменили: об этом заявили власти Кипра, а также Венгрия, Дания, Ирландия, Латвия, Норвегия, Польша, Румыния, Словения, Исландия, Чехия и Швеция.

Главная особенность нынешней волны - 90% зараженных не имеют симптомов заболевания, их выявляют, отслеживая контакты заболевших, а также при массовом тестировании. Тактика жесткого карантина в таких условиях, которой следует Китай, у одних специалистов вызывает недоумение (в Европе маски продолжают носить, но дистанционная работа и прочие ограничения по большей части отменены). Другие, как, например, известный биолог Анча Баранова, считают, что китайцы делают все возможное, чтобы искоренить вирус "силовым путем", в то время как развитые страны "смирились" с тем, что он будет продолжать циркулировать в популяции практически постоянно.

"Возможно, китайцы знают что-то такое, чего пока не понимаем мы. Возможно, это связано с последствиями ковида, которые могут возникнуть даже у тех, кто болел легко", - предположила профессор Баранова.

ВОЗ, кстати, тоже предупреждает, что пандемия далека от завершения. Если всплеск в Китае специалисты связывают с распространением "стелс-омикрона", то в Европе и США уже вовсю фиксируют новые рекомбинантные штаммы, например вариант XE, который оценивается как самый заразный из всех выделенных за два года пандемии. Ученые уже подтверждают, что XE на 10% заразнее "стелс-омикрона" (ВА.2). Кроме того, выделены еще два "потомка" "омикрона" - ХD и ХF. Ученые подчеркивают, что пока идет накопление информации, и с выводами спешить рано. Но даже если повышенная заразность последних вариантов подтвердится, это не будет означать непременной общемировой вспышки. Но она возможна в странах с низким уровнем иммунизации.

Теоретически любой новый вариант может обладать новыми и неожиданными свойствами, сообщила "РГ" - Неделе замдиректора по науке ЦНИИ эпидемиологии Роспотребнадзора Наталья Пшеничная. "В Китае заболеваемость растет из-за геноварианта "омикрон ВА.2", известного как "стелс-омикрон". Известно, что этот вариант более заразный, а следовательно, может распространяться быстрее оригинального "омикрона". Эту же линию обнаружили в начале этого года и в нескольких европейских странах, и сейчас доля "стелс-омикрона" в структуре заболеваемости коронавирусом нарастает во всем мире", - отметила профессор Пшеничная.

В России, как рассказал "РГ" - Неделе коллега Пшеничной, руководитель научной группы разработки новых методов диагностики на основе технологий секвенирования ЦНИИ эпидемиологии Камиль Хафизов, 90% всех случаев ковида - это "работа" именно "стелс-омикрона".

Получается, если к нам "прилетят" (или появятся внутри страны) какие-то новые, еще более заразные штаммы, народ снова может начать заражаться и болеть.

Вкалывают роботы

В китайском Шанхае уже три недели продолжается жесткий локдаун, и пока инфекцию не удается взять под контроль. Люди даже без симптомов COVID-19 вынуждены сидеть по домам. Питьевую воду и еду им развозят по подъездам волонтеры, а порой даже специальные роботизированные доставщики и дроны.

Читайте также: