Каждый день в течение последних нескольких недель диаграммы и графики, изображающие прогнозируемую вершину инфекции Covid-19, были разбросаны по газетам и интернет изданиям. Многие из этих моделей были построены с использованием данных исследований предыдущих вспышек, таких как торс или БВРС. Теперь команда инженеров из Массачусетского технологического института разработала модель, которая использует данные о пандемии Covid-19 в сочетании с нейронной сетью для определения эффективности карантинных мер и лучшего прогнозирования распространения вируса.
Большинство моделей, используемых для прогнозирования распространения заболевания, следуют так называемой модели SEIR, которая группирует людей на “восприимчивых”, “подверженных”, “инфицированных” и “выздоровевших".Исследователи улучшили модель SEIR, обучив нейронную сеть захватывать количество инфицированных людей, находящихся в карантине, и поэтому больше не распространять инфекцию на других.
Модель показывает, что в таких местах, как Южная Корея, где имело место немедленное вмешательство правительства в осуществление сильных карантинных мер, вирус распространился более быстро. В тех местах, где правительственные интервенции осуществлялись медленнее, например в Италии и Соединенных Штатах, “эффективное число размножения” Covid-19 остается больше единицы, что означает, что вирус продолжает распространяться экспоненциально.
Вооружившись точными данными исследовательская группа взяла стандартную модель SEIR и дополнила ее нейронной сетью, которая изучает, как инфицированные лица в условиях карантина влияют на уровень инфицирования. Они обучали нейронную сеть через 500 итераций, чтобы затем она могла научить себя предсказывать закономерности распространения инфекции.
Используя эту модель, исследовательская группа смогла провести прямую корреляцию между карантинными мерами и снижением эффективного числа размножения вируса.
"Нейронная сеть изучает то, что мы называем” функцией силы карантинного контроля", - объясняет Дандекар. В Южной Корее, где быстро были приняты решительные меры, функция карантинного контроля была эффективной в плане сокращения числа новых инфекций. В Соединенных Штатах Америки, где с середины марта постепенно вводятся карантинные меры, остановить распространение вируса стало еще труднее.
Группа планирует поделиться этой моделью с другими исследователями в надежде, что она может помочь информировать стратегии карантина Covid-19, которые могут успешно замедлить темпы распространения инфекции.