Narzędzia matematyczne pomagają w walce z kryzysem pandemicznym
W zglobalizowanym świecie lokalna epidemia może szybko rozwinąć się w pełnowymiarową pandemię – fakt ten stał się aż nazbyt widoczny w przypadku COVID-19. Od początku pandemii narzędzia modelowania matematycznego odgrywają ważną rolę w zrozumieniu sposobu rozprzestrzeniania się choroby i w ocenie skuteczności różnych działań łagodzących. Weźmy na przykład finansowany ze środków UE projekt CAOS. Projekt ten, realizowany przy wsparciu działania „Maria Skłodowska-Curie”, miał na celu lepsze zrozumienie warunków powodujących tak szybkie rozprzestrzenianie się pandemii oraz ocenę strategii jej powstrzymywania i łagodzenia jej skutków. „Wykorzystując pandemię COVID-19 jako studium przypadku, postanowiliśmy scharakteryzować naturę złożonego i stochastycznego procesu rozprzestrzeniania się epidemii w obrębie sieci kontaktów”, mówi Bo Li, naukowiec z Uniwersytetu Aston pełniący rolę badacza w ramach projektu CAOS. „Szczególny nacisk położyliśmy na okres, w którym u danej osoby nie wystąpiły jeszcze objawy, ale już zaczęła zakażać, co w połączeniu z kontaktami międzyludzkimi w dużej mierze sprawiło, że choroba była w stanie rozprzestrzenić się tak szybko, zanim powszechnie uświadomiono sobie jej obecność”, dodaje David Saad, profesor na Uniwersytecie Aston i koordynator projektu CAOS.
Strategie łagodzenia skutków i badania
Aby przeprowadzić to badanie, Li i Saad w dużej mierze oparli się na zaawansowanych technikach z dziedzin matematyki i fizyki teoretycznej. „Te techniki analityczne pozwoliły nam opracować wydajne i dokładne algorytmy mające na celu opracowanie złożonych modeli rozprzestrzeniania się epidemii oraz dostarczenie informacji na temat skuteczności różnych strategii powstrzymywania epidemii i łagodzenia jej skutków”, zauważa Saad. Równocześnie dowiedziono przydatności pomysłów z zakresu teorii informacji w rozwiązywaniu kryzysów zasobowych w czasie pandemii. Na przykład zamiast szeroko stosowanej podczas pandemii COVID-19 strategii testów indywidualnych badacze opowiedzieli się za wykorzystaniem testów grupowych jako bardziej efektywnej alternatywy. Testy grupowe, zwane również testami zbiorczymi, łączą próbki pochodzące od wielu osób w jedną pulę, która jest następnie badana przy użyciu jednego testu na każdą pulę. „Zastosowanie testów grupowych może spowodować znaczny wzrost wydajności badań”, zauważa Li. „Tym samym pozwoliłoby to rządom na lepsze wykorzystanie środków na badania, których brakowało we wczesnej fazie pandemii COVID-19, co przyczyniło się do jej szybkiego rozprzestrzenienia”. Dzięki współpracy z laboratorium badawczym na Uniwersytecie w Birmingham badacze zweryfikowali skuteczność testów grupowych w wykrywaniu COVID-19. Rozwiązanie to przedstawiono następnie do rozważenia brytyjskiemu zespołowi ds. innowacji w diagnostyce COVID-19, choć ostatecznie nie zastosowano go w praktyce na terenie Zjednoczonego Królestwa.
Wpływ na inne systemy
W ramach projektu zajęto się nie tylko niektórymi cechami pandemii, ale także pokazano, w jaki sposób zastosowanie zaawansowanych metod matematycznych może pomóc w ocenie i łagodzeniu wpływu pandemii, na przykład na usługi zdrowotne i łańcuchy dostaw. „Zdolność rozprzestrzeniającej się epidemii do wywoływania lawin w równoległych, współoddziałujących na siebie systemach również wymaga dokładnego zbadania i zrozumienia”, dodaje Saad. „Modele matematyczne i narzędzia teoretyczne umożliwiają nam lepszą ocenę, przewidywanie i powstrzymywanie wszystkich aspektów epidemii”, podsumowuje Li. Co ciekawe, te skomplikowane narzędzia teoretyczne są przydatne nie tylko w jednej dyscyplinie. Naukowcy stwierdzili, że mogą one znaleźć zastosowanie również w innych złożonych systemach, takich jak analiza maszyn wykorzystujących uczenie głębokie i rozwiązywanie trudnych problemów optymalizacji dwupoziomowej.
Słowa kluczowe
CAOS, narzędzia matematyczne, modelowanie matematyczne, pandemia, COVID-19, choroba, epidemia
