Ученые промоделировали оптимальные противовирусные мероприятия
Модель для определения оптимальных противовирусных мероприятий с точки зрения экономики и гражданской активности разработали исследователи Американского института физики, 19 октября сообщает Phys.org.
В целях сдерживания пандемии были введены нефармацевтические практические мероприятия (NPIs), такие как изоляция заболевших, разрыв в контактах между людьми и полная изоляция целых стран. Но эти NPIs часто приводят к негативным экономическим последствиям и повышенным расходам бюджета, наносят ущерб социальному и психическому благополучию граждан.
Исследователи применили управляемую данными агентную модель для выявления новых и устойчивых NPIs для сдерживания вспышек заболевания при минимизации экономических и социальных издержек.
«Основываясь на модели, мы предложили целенаправленные меры вмешательства, которые могут сдержать вспышку эпидемии с минимальными нарушениями в обществе. Это имеет особое значение в таких городах, как Гонконг, экономика которого зависит от международной торговли», — сказал автор Цинпэн Чжан.
Поскольку в большинстве стран трудно получить данные о мобильных телефонах, исследователи откалибровали свою модель с использованием данных из открытых источников. Теперь ее можно легко распространить на моделирование ситуации в других мегаполисах с различными видами мобильности жителей.
«С помощью модели, основанной на агентах, мы можем моделировать очень подробные сценарии в Гонконге, и на основе этих симуляций мы можем предлагать целевые мероприятия только в небольшой части города вместо NPIs городского уровня», — сказал Чжан.
Исследователи обнаружили, что, контролируя небольшой процент (1% -2%) сетей в Гонконге, вирус может быть в значительной степени локализован. Хотя такие вмешательства не столь эффективны, как общегородские NPIs, они позволяют минимизировать воздействие на жизнь регионов.
«Наши выводы также применимы к другим крупным городам мира, таким как Пекин, Нью-Йорк, Лондон и Токио, поскольку COVID-19, вероятно, будет существовать бесконечно, и мы должны научиться жить с этим», — сказал Чжан.
