Симптомы выздоровления: бороться с эпидемиями гриппа

Симптомы выздоровления: бороться с эпидемиями
гриппа поможет математика
Зима в Северной столице в этом году прошла весьма болезненно: по сообщениям СМИ, с
ноября по февраль в петербургских больницах от гриппа лечились более шести с половиной
тысяч человек. Росздравнадзор проверял аптеки и не во всех из них смог найти минимально
необходимый набор противовирусных лекарств, а в некоторых не было даже медицинских
масок. Эпидемия, очевидно, побила все рекорды последних лет и для многих стала
неожиданностью. Между тем, в конце прошлого века в России была создана математическая
модель для предсказания распространения гриппа, которая успешно работала и которую
сейчас пытаются воссоздать специалисты Университета ИТМО. Об этом рассказывает
инженер НИИ наукоемких компьютерных технологий, участник Science Slam ITMO University
Василий Леоненко.
Мы недавно публиковали интервью с твоим коллегой – Ильей Семовым, который
рассказывал про систему для облегчения диагностики легочной гипертензии. Твоя работа в
НИИ наукоемких компьютерных технологий тоже связана с медициной?
Да, только с тем отличием, что Илья занимается персональной медициной, а я – тем, что
на Западе называется public health. Мы с коллегами работаем не с болезнями конкретных
людей, а с популяцией в целом. В частности, мы анализируем данные по сезонным
эпидемиям гриппа, которые собирались много лет, и пытаемся научиться прогнозировать
вспышки и динамику эпидемий – какими будут их размах и продолжительность, чтобы
потом на основе этой информации можно было планировать профилактические меры,
закупку вакцин, необходимое количество коек в больницах и так далее.
Как вы это делаете, и что это за данные?
Данные нам предоставили в петербургском НИИ гриппа, который также выполняет функции
Национального Центра Всемирной организации здравоохранения по надзору за гриппом в
России. Они мониторят статистические данные, и если превышен определенный
эпидемиологический порог, то они докладывают об этом в ВОЗ и региональные
организации. Например, на основе их данных свои сводки составляет Роспотребнадзор.
Раньше у них был очень мощный отдел кибернетики, в восьмидесятые, как мне
рассказывали, там работали пять выпускников матмеха СПбГУ, которые занимались
прогнозированием и моделированием. Они занимались внедрением уникальной в своем
роде модели Барояна-Рвачева, которая была разработана в начале 70-х годов в Москве и
демонстрировала распространение гриппозных эпидемий по городам СССР.
Но в России прогнозов сейчас нет в принципе, медики предсказывают старт эпидемий
статистическими методами. Грубо говоря, есть текущая недельная заболеваемость, ее
сравнивают с заболеваемостью за прошлые периоды, и, если она превышает
определенный порог, объявляется эпидемия. На основе статистики можно попробовать
предсказать что-либо, но понять и объяснить – едва ли. Когда есть хорошая модель, ее
можно использовать даже в том случае, если появляются дополнительные факторы:
добавили несколько показателей, и модель «скажет», когда начнется эпидемия. Не потому,
что в прошлом году было так, а потому что это наиболее вероятный путь развития живой
системы.
Проблема Санкт-Петербурга в том, что грипп попадает в Россию через Европу, и это один
из первых городов, которые «принимают удар». Поскольку в советское время данные о
заболеваемости в Европе были недоступны, приходилось дожидаться начала эпидемии в
Ленинграде, чтобы потом замерить нужные параметры и сделать прогноз для остальных
городов. Таким образом, для них картина была ясна заранее, а Ленинград и Москва были в
менее выигрышной ситуации. Сейчас время глобализации, и в связи с этим есть много
положительных моментов – можно рассчитать миграционные потоки совместно с
западными коллегами и строить прогнозы в мировом масштабе, в частности
заблаговременно прогнозировать ход эпидемий во всех городах РФ по данным из
Западной Европы.
Как то, над чем вы работаете, будет выглядеть в итоге – какое-то приложение, или,
допустим, серверное ПО?
Прогноз по модели можно посчитать и ручкой на бумажке, но, понятное дело, заниматься
этим сейчас никто не будет. Научные сотрудники, занимавшиеся проблемой в советское
время, были ограничены в вычислительных ресурсах, им нужно было использовать
простую и понятную модель, иначе ЭВМ тех лет ее просто не потянули бы. Мы можем
сделать ее немного сложнее, но впадать в крайности тоже не будем. Скорее всего, это
будет какая-то программа, которую можно реализовать в виде веб-интерфейса. Если
рисовать уровень заболеваемости ОРВИ на графике, то можно увидеть четкую
периодичность – летом количество зарегистрированных случаев заражения мало, в
сентябре уровень кривой начинает повышаться, в зимний период начинается эпидемия, а
потом кривая возвращается на прежний уровень. Надо понимать, что модель не выдает
конкретную дату начала эпидемии. Она будет предоставлять не точечную, а интервальную
оценку, в пределах которой может колебаться заболеваемость, – плохой и хороший
сценарий. Но по графику можно будет оценить статистику, время старта, пики и сделать
экспертный прогноз.
Еще в 2012 году, когда я защитил диссертацию, встал вопрос поиска постдока – это такая
форма трудоустройства, временная ставка для молодого кандидата наук. Я хотел поехать
за рубеж, потому что особо не видел в России мест с хорошей школой моделирования по
живым системам, и думал временно поработать за границей, чтобы потом вернуться и
создать что-то свое у нас. Я составил резюме и попросил у профессора Бухановского
согласие на то, чтобы включить его в список рекомендателей, на что он предложил мне
приехать в Петербург. Позиций постдоков в НИИ НКТ не было, но были постоянные ставки;
я поразмыслил и решил, что в Петербурге возможностей будет даже больше, чем во
многих западных организациях. Оставаться на Западе я не собирался – там и так много
своих профильных специалистов, в тех же Штатах подобными темами занимается чуть ли
не каждый университет. И решают они, соответственно, свои, американские проблемы. Я
же хочу работать здесь, потому что привязан к России больше, чем к какой-либо другой
стране, и здесь есть потребность в моей работе.
Добавим, что 24 марта пройдет День открытых дверей кафедры высокопроизводительных
вычислений и НИИ НКТ, где можно будет лучше познакомиться с исследованиями, которые
реализуются на базе этих подразделений Университета ИТМО.
Беседовал Александр Пушкаш,
Редакция новостного портала Университета ИТМО
Дата публикации 18.03.2016
>>>Перейти к новости
>>>Перейти ко всем новостям
>>>Перейти на портал Университета ИТМО