Учёные СПбГУ подтвердили эффективность новой модели прогнозирования эпидемий

Учёные Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ) подтвердили эффективность своей математической модели прогнозирования развития эпидемий, основанной на анализе данных пандемии коронавируса в Москве и Санкт-Петербурге за 2020—2021 годы. Вероятность ошибки модели не превысила 1%, что делает её значимой для будущих эпидемиологических исследований. Результаты работы опубликованы в научном журнале «Вопросы вирусологии».

С 2021 по 2022 годы коллектив учёных Центра аналитики динамических процессов и систем СПбГУ разработал новый подход к исследованию динамических систем с использованием стохастических параметров. Это позволило им точно предсказать пики заболеваемости COVID-19 и ключевые показатели его распространения. Основная гипотеза заключалась в природном влиянии множества факторов на динамику заболеваемости, что обосновывало выбор динамической игры против природы в качестве математической модели.

Научный руководитель центра, профессор Виктор Захаров, отметил, что разработанная модель с высокой точностью прогнозировала общее количество заболевших на ближайшие три-четыре недели уже после первого месяца наблюдений. Позже учёные модифицировали систему, адаптировав её для прогнозирования любых эпидемий, что повышает её универсальность и практическую ценность.

Для подтверждения качества работы модели СПбГУ провели детальный ретроспективный анализ, который показал высокую точность прогноза как в Москве, так и в Санкт-Петербурге. Ошибка MAPE (средняя абсолютная процентная ошибка) на пиках заболеваемости в большинстве случаев находилась на уровне не более 1%. Эта работа демонстрирует значительно лучшее качество прогноза по сравнению с ранее использованными моделями SIR и ARIMA.

К проекту разработки модели была прикреплена поддержка гранта Санкт-Петербургского научного фонда, который был создан по поручению губернатора Александра Беглова в 2021 году.

]]>