Interfax-Russia.ru — Томские ученые построят модель распространения вирусных инфекций. Также они создадут программу, которая поможет оптимизировать работу колл-центров в пандемию.
Сотрудники Института прикладной математики и компьютерных наук Томского государственного университета (ИПМКН, ТГУ) совместно с коллегами из Каршинского государственного университета (КГУ, Узбекистан) создадут математическую модель возникновения, распространения и угасания эпидемий и пандемий вирусных инфекций, в том числе нового коронавируса.
"Математическая модель — это описание каких-то изменений, случайных процессов — например, возникновения, распространения вирусных инфекций, в том числе COVID-19. Если модель получается адекватной, уже не нужно смотреть и анализировать, сколько человек заразилось у нас за месяц. Мы просто сможем проиграть эту ситуацию на математической модели, подставив нужные параметры, и посмотреть, что нужно сделать, чтобы не допустить эффекта эпидемии", — пояснила Interfax-Russia.ru профессор кафедры теории вероятностей и математической статистики Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ Светлана Моисеева.
По ее словам, такой анализ позволит специалистам заранее просчитать ситуацию и избежать наихудшего сценария.
"При эпидемии и пандемии возникает неконтролируемый рост числа заболевших. Математики называют это — экспоненциальный рост. Выйти из этого пике очень сложно. А здесь, условно говоря, "играя на компьютере", подставляя различные параметры, можно обуздать этот вирус, заранее посмотреть как будет развиваться ситуация и что делать при наихудшем сценарии", — сказала Моисеева.
По ее словам, обычно математические модели основаны на статистических данных, но в этом проекте ученые стараются отталкиваться от более универсальных параметров.
"Мы стараемся построить некую универсальную модель, без статистики, создать такое уравнение, в которое нужно подставить только параметры. То есть нас уже не так интересует, сколько человек заболело (коронавирусом — ИФ) за какой-то период, а какие факторы влияют на заболеваемость в целом — возраст, национальность, сопутствующие заболевания. Хотелось бы вот эти взаимосвязи отследить и учесть в математической модели", — сказала собеседница Interfax-Russia.ru.
Вместе с тем, как отметила профессор ТГУ, данная работа, прежде всего, имеет фундаментальный характер и о практическом ее применении говорить еще рано.
"Однако, судя по реакции экспертов, интерес к таким моделям есть. Я надеюсь, что результаты этой работы в дальнейшем заинтересуют какие-то структуры, которые найдут им практическое применение", — сказала она.
По данным ТГУ, деловые связи между сотрудниками ИПМКН ТГУ и учеными из узбекского вуза установились после международной научной конференции в Минске в 2009 году, а в прошлом году заведующий кафедрой алгебры и геометрии КГУ, профессор Аъзам Имомов предложил томским коллегам принять участие в научной работе по созданию математических моделей.
Проект, в котором помимо КГУ участвуют еще 8 узбекских университетов, был представлен на конкурс фундаментальных проектов сроком до пяти лет Министерства инновационного развития Республики Узбекистан в рамках реализации госпрограмм по научной деятельности. В январе 2021 года прошли его презентация и защита, был утвержден грант. Размер выделяемых средств составит до 3 млн рублей в год.
Вместе с тем, томские ученые в настоящее время разрабатывают математическую программу, которая сможет оптимизировать работу колл-центров, сотрудникам которых пришлось в пандемию очень нелегко.
"По сути, колл-центр — это аналог электронной очереди. На часть поступающих вопросов может отвечать бот, а на какие-то — только человек. Так вот у нас есть модели, которые могут просчитать число специалистов, которые должны сидеть на линии, чтобы обеспечить прием всех вызовов. Мы, конечно, можем столкнуться с ситуацией, когда не будет хватать специалистов (например, во время первой волны коронавируса к работе уже привлекались студенты и пенсионеры), но тут мы можем поставить какое-то условие — например, всем желающим перезвонят в среднем в течение 2 часов, и просчитать, сколько должно быть линий, операторов, ботов в такой ситуации", — сказала профессор.
Также мультимасштабную математическую модель распространения COVID-19 разрабатывают специалисты федерального исследовательского центра информационных и вычислительных технологий (ФИЦ ИВТ, Новосибирск). Модель создается с учетом воздействия коронавирусной инфекции на экономику региона и различных сценариев борьбы с ней. Базой для проекта станет отечественная платформа BioUml. Она служит для моделирования биологических систем и анализа биомедицинских данных.
"Будет разработан веб-интерфейс с личным кабинетом для представителей региона (муниципалитетов). В системе будут размещаться данные о численности населения, объемах тестирования на COVID-19, количестве заболевших, вылечившихся, умерших от коронавируса с оценкой эффективности принятых и планируемых к реализации мер (ограничение массовых мероприятий, самоизоляция, тестирование, вакцинация), в том числе с учетом социальной напряженности и экономической целесообразности", — сообщила Межведомственная рабочая группа по COVID-19 при СО РАН.
Пользователи также смогут составлять собственные прогнозы и сравнивать их друг с другом и реальной ситуацией. В состав платформы будет входить библиотека подмоделей, используя которую, человек сможет строить сложные мультимасштабные модели путем комбинирования подмоделей различных уровней (модель распространения, модель иммунного ответа, модель действий органов власти и т.д.) как в рамках готовых шаблонов, так и настраивая (при необходимости) значения параметров для конкретного инфекционного заболевания, страны или региона.
На реализацию своего проекта разработчики получили грант от Российского фонда фундаментальных исследований в размере 6 млн рублей на 2 года (по 3 млн рублей в год).
"Текущая тестовая версия модели уже позволила выявить устойчивую мутацию штамма SARS-CoV2 — в частности, подтвердить гипотезу американских исследователей, которые пришли к выводу, что самая распространенная мутация вируса увеличивает эффективность его проникновения в клетку, преодоления им соответствующих клеточных барьеров и механизмов защиты, что приводит к повышению заразности в 2,5-8 раз", — рассказала агентству "Интерфакс-Сибирь" ответственный секретарь межведомственной рабочей группы СО РАН по коронавирусу Ольга Дорохова.
По ее словам, прототип модели показал зависимость снижения скорости распространения инфекции от уменьшения перемещений жителей в отдельно взятом городе после введения самоизоляции.
