Как математические модели помогают предсказывать распространение вирусных инфекций? По какому сценарию идет ситуация с коронавирусом в России, чего нам ждать в ближайшие месяцы и какую динамику COVID-19 демонстрирует в нашей стране? 

Не так давно вышла очередная серия программы телеканала «Россия 24» и Российской академии наук – «Мнение» с Эвелиной Закамской. В этот день профессор РАН Карима Нигматулина-Мащицкая рассказывала о математическом моделировании распространения опасных заболеваний.

В продолжение этого разговора в минувшую субботу, 11 апреля, "Научная Россия" побеседовала с Каримой Нигматулиной-Мащицкой. Собеседница ответила на актуальные вопросы о  COVID-19  и рассказала о том, как научное сообщество, в частности с помощью математики, способно помочь в борьбе с коронавирусом.

"Одно из направлений, которым я занимаюсь сейчас, связано с моделированием распространения инфекционных заболеваний. И здесь математики становятся очень актуальными и их работа пересекается с направлениями медицины, эпидемиологии, вирусологии, иммунологии. Этот симбиоз позволяет найти некие новые понимания... Даже в моделировании атомного реактора, каким бы странным это ни казалось, есть сходства с моделированием инфекционного заболевания <...> Даже 95% ограничение транспортных передвижений между городами является недостаточной мерой. Это дает возможность задержать динамику распространения заболевания из одного города в другой, но если нет стопроцентного сокращения передвижения между одним городом и другим, то тогда не удается полностью остановить эту динамику распространения. В этом плане Китай вводил более жесткие меры, нежели Европа. В Китае связь между городами очень жестко обрубили. Они внедрили такие меры, что между городом, из одного места в другое, просто невозможно было передвигаться. И опять же это показывает масштаб: насколько резко и жестко они включили те меры, которые необходимы", – говорит Карима Нигматулина.

"Что происходит в Европе? Транспортное передвижение стараются минимизировать, но опять же это не стопроцентный эффект, не тот уровень жесткости, который был внедрен в Китае. Меры, которые предпринимаются внутри населения, они достаточно тоже жесткие, но опять же не настолько как в Китае. Важно, что в Европе, особенно в Италии, меры были внедрены достаточно поздно. То есть если Китай отреагировал на ранней стадии, перед тем как заболевание пошло по этому экспоненциальному росту, то европейцы отреагировали позже. Аналогично с американцами. Серьезные меры, особенно на Восточном побережье, они стали предпринимать только тогда, когда эта вспышка уже стала уходить в экспоненту очень-очень быструю. Только после этого реакция государства поменялась и стала наиболее жесткой. Чем Россия схожа с Китаем? Тем, что меры у нас стали внедряться на очень ранней стадии, это нас отличает от Запада. Но с точки зрения масштаба и жесткости тех мер, которые предпринимались, мы больше тяготеем к европейскому и западному ответу".

"Результат и количество больных – это вопрос, который в руках как всего населения, так и властей. Очень важно, чтобы люди оставались дома. Потому что если они на уровне каждого города, каждого поселения, минимизируют количество своих контактов, то они этим сократят эффективное репродуктивное число (сколько людей в среднем может заразить один инфицированный человек в населении без иммунитета). Вернемся к примеру, где репродуктивное число - это три или четыре. И у одного больного человека 40 контактов, и 10% - это вероятность распространения при наличии одного такого контакта. При сокращении этих контактов от 40, допустим, до 5, репродуктивное число падает от 4, до 0,5. И именно при параметре, когда это репродуктивное число так существенно сокращается, мы меняем тренд распространения заболевания, и оно идет на убыль"

Подробнее о взгляде математика на COVID-19 – в нашем видео.

Справка. Карима Робертовна Нигматулина-Мащицкая – специалист в области прикладной математики, логистики и операционной аналитики, доктор математических наук, профессор РАН, выпускница Принстонского университета.

Источник фото в тексте и на главной странице: скрин видео «Научной России»