Математик РУДН построила модель распространения COVID-19 — она показала, как на ход пандемии влияет вакцинация 💉📊
Математики РУДН смоделировали распространение COVID-19 на основе двух моделей математической регрессии. Математики разделили страны на три группы в зависимости от скорости заражения и от климатических условий и нашли подходящее математическое приближение для каждой из них. На основе модели математики спрогнозировали последующие волны. Прогноз оказался точным в странах, где не была введена массовая вакцинация.🦠
🌪⛅Скорость распространения эпидемии внутри страны зависит в том числе и от климатических условий в стране — температуры и влажности воздуха, ветров. Например, в холодное время года сухой воздух высушивает слизистую носа — первый барьер на пути вируса, — и потому человек быстрее заражается. Высокая температура, наоборот, препятствует размножению вируса. Исходя из этих соображений, математик РУДН совместно с коллегами из Египта и Италии построила модели распространения COVID-19 отдельно для трех групп стран с разными климатическими условиями. Оказалось, что модель точно предсказывает дальнейший ход эпидемии, но только до тех пор, пока не начинает сказываться эффект вакцинации.
💬«Основная проблема при изучении эпидемий заключается в том, как предсказать поведение болезни, сколько людей будет инфицировано в будущем, определить пик пандемии, время действия второй волны болезни и общее число смертей после окончания пандемии. Мы использовали современные регрессионные модели для моделирования новых случаев заболевания в разных странах и прогнозирования предстоящих волн коронавируса», — рассказывает Мария Алессандра Рагуса, профессор РУДН.
💻Читайте подробнее: https://www.rudn.ru/media/news/nauka/matematik-rudn-postroila-model-rasprostraneniya-covid-19--ona-pokazala-kak-na-hod-pandemii-vliyaet-vakcinaciya
#РУДН #RUDN_University
Минобрнауки России