Los científicos del Centro de Logística Inteligente de la Universidad de San Petersburgo han desarrollado un nuevo modelo de Razonamiento de Tasas Basado en Casos (CBRR) para predecir la dinámica de las epidemias. Usando este método, los investigadores están preparando pronósticos para la propagación de COVID-19 en Rusia. Las predicciones se basan en datos sobre la dinámica de la epidemia en países donde la enfermedad se registró anteriormente.

Los científicos enfrentaron un desafío cuando comenzaron a construir sus primeros pronósticos en abril-mayo de 2020:ningún modelo disponible existente para pronosticar matemáticamente la dinámica de las epidemias funcionaría para COVID-19.

"En abril-mayo de 2020, todavía no había estadísticas sobre la dinámica del nuevo virus, mientras que tales estadísticas están disponibles para virus ya conocidos por la humanidad. Por lo tanto, la clase de modelos disponibles en ese momento no era aplicable para pronosticar la dinámica de la epidemia. Era necesario desarrollar un nuevo enfoque y un nuevo modelo CBRR. Su característica es que, para predecir la evolución de la epidemia en Rusia, utiliza datos sobre la dinámica de la propagación del nuevo coronavirus en países donde la epidemia comenzó antes que en nuestro país, "dijo el profesor Victor Zakharov, Jefe del Centro de Logística Inteligente de la Universidad de San Petersburgo, Jefe del Departamento de Modelado Matemático de Sistemas Energéticos de la Universidad de San Petersburgo, Doctor en Física y Matemáticas.

Habiendo establecido el nuevo modelo para Rusia en su conjunto, los científicos comenzaron a actualizar sus pronósticos para San Petersburgo y Moscú semanalmente (sus pronósticos están disponibles en el sitio web del Centro de Logística Inteligente de la Universidad de San Petersburgo). Según las últimas previsiones, en Rusia, el aumento diario de nuevos casos de COVID-19 durante las últimas dos semanas oscila entre 24, 000 a 27, 000. El 3 de diciembre de 2020, por primera vez esta cifra superó los 28, 000. Si este nivel de crecimiento continúa durante 7 a 10 días, Rusia aplanará la curva del número de nuevos casos. Si luego comienza a disminuir, Los científicos creen que Rusia puede alcanzar su punto máximo del 21 al 22 de diciembre de 2020 en el número de casos activos:es decir, de acuerdo con el número de personas enfermas en un día en particular. En estos días, el número de personas infectadas en el país en su conjunto podría oscilar entre 514, 000 a 517, 000. Estos valores deben tenerse en cuenta para comprender el nivel de carga del sistema de salud y planificar su trabajo para el futuro.

El nuevo modelo CBRR se basa en un enfoque iterativo:los datos en los que se basan las predicciones se actualizan en tiempo real durante un período de 2 a 3 semanas. Por lo tanto, el curso real de la epidemia durante el último período analizado permite calcular con mayor precisión el pronóstico de su dinámica en un futuro próximo. "El pronóstico para Rusia y Estados Unidos en la primavera se construyó 2-3 semanas antes de la hora actual. En los pronósticos para San Petersburgo y Moscú, nos basamos en los datos de los días anteriores (2-3 semanas) y hacemos predicciones utilizando el mismo modelo, pero ajustado a estos datos, "dijo Víctor Zakharov.

"El modelo CBRR desarrollado incluye un procedimiento iterativo para la selección heurística de longitudes de intervalo, un conjunto de valores de crecimiento porcentual, y otros parámetros importantes. Estos incluyen:picos en términos del aumento de nuevos casos y posibles períodos de altura máxima; y picos en cuanto al número de casos activos. Un componente significativo del procedimiento iterativo es la formación de la cadena de países con propagación epidémica (Epidemic Spreading Chain, ESC), que incluye varios países clasificados por el momento en que alcanzan los mismos niveles de los parámetros seleccionados. El país para el que se está construyendo el pronóstico se llama Country Follower, el resto de los países a los que nos referimos como países predecesores, "añadió Víctor Zakharov.

El profesor Zakharov señaló que para el ajuste correcto del modelo, Es necesario que los países de la CES utilicen medidas relativamente idénticas contra la propagación de la epidemia:cuarentena, autoaislamiento, distanciamiento social, y similares. Como aclaró, la epidemia en la Federación de Rusia, el seguidor del país, se caracteriza por una fecha posterior en la que se alcanzaron las mismas tasas de crecimiento porcentual en comparación con otros países. "Basado en este hecho, al modelar y predecir la dinámica de la epidemia en Rusia, incluimos Italia, España, Gran Bretaña, y Francia como países predecesores en la cadena ESC. La trayectoria evolutiva generada secuencialmente de los datos estadísticos sobre la epidemia, por ejemplo, el número total de personas infectadas, se compara con los datos estadísticos reales, "dijo Víctor Zakharov.