Ученые из Кембриджского университета в новом исследовании показали, что для прогнозирования и предотвращения крупных эпидемий необходимо, в первую очередь, развивать методы ранней диагностики, чтобы выявлять инфицированных еще до возникновения первых симптомов. Статья ученых опубликована в журнале PLOS Computational Biology, о результатах исследования рассказывает сайт университета.
Исследователи применили математическое моделирование, чтобы оценить, насколько важно, с точки зрения предсказания развития эпидемии, диагностировать болезнь во время инкубационного периода заболевания. Для примера был взят вирус лихорадки Эбола. Согласно результатам, точные оценки числа инфицированных людей — и, следовательно, вероятность крупной вспышки в будущем — не могут быть выведены из одних только данных о случаях проявившихся симптомов.
Это невозможно даже в том случае, если такие факторы, как средний уровень заражения и средний уровень смертности/излечения, оцениваются точно. Для точного прогноза необходимо учитывать также и всех тех, кто уже заражен, но пока не демонстрирует симптомы.
По словам ученых, выводы справедливы не только для таких крупных вспышек, как эпидемия Эболы. Их можно применить к распространению любых заболеваний, причем не только у человека, но и у животных и даже растений.
