Gli scienziati dell'Intelligent Logistics Center dell'Università di San Pietroburgo hanno sviluppato un nuovo modello di ragionamento sulla frequenza basato sui casi (CBRR) per prevedere la dinamica delle epidemie. Usando questo metodo, i ricercatori stanno preparando previsioni per la diffusione del COVID-19 in Russia. Le previsioni si basano sui dati sulla dinamica dell'epidemia nei paesi in cui la malattia è stata registrata in precedenza.

Gli scienziati hanno affrontato una sfida quando hanno iniziato a costruire le loro prime previsioni in aprile-maggio 2020:nessun modello disponibile esistente per la previsione matematica della dinamica delle epidemie avrebbe funzionato per COVID-19.

"In aprile-maggio 2020, non c'erano ancora statistiche sulla dinamica del nuovo virus, mentre tali statistiche sono disponibili per virus già noti all'umanità. La classe di modelli allora disponibile non era quindi applicabile per prevedere la dinamica dell'epidemia. Era necessario sviluppare un nuovo approccio e un nuovo modello CBRR. La sua caratteristica è che, prevedere l'evoluzione dell'epidemia in Russia, utilizza i dati sulle dinamiche di diffusione del nuovo coronavirus nei Paesi in cui l'epidemia è iniziata prima rispetto al nostro Paese, " ha detto il professor Victor Zakharov, Capo del Centro di logistica intelligente presso l'Università di San Pietroburgo, Capo del Dipartimento di Modellistica Matematica dei Sistemi Energetici presso l'Università di San Pietroburgo, Dottore in Fisica e Matematica.

Avendo stabilito il nuovo modello per la Russia nel suo insieme, gli scienziati hanno iniziato ad aggiornare settimanalmente le loro previsioni per San Pietroburgo e Mosca (le loro previsioni sono disponibili sul sito web dell'Intelligent Logistics Center dell'Università di San Pietroburgo). Secondo le ultime previsioni, in Russia l'aumento giornaliero di nuovi casi di COVID-19 nelle ultime due settimane varia da 24, 000 a 27, 000. Il 3 dicembre 2020, per la prima volta questa cifra ha superato 28, 000. Se questo livello di crescita continua per 7-10 giorni, La Russia appiattirà la curva del numero di nuovi casi. Se poi inizia a diminuire, gli scienziati ritengono che la Russia possa raggiungere il picco il 21-22 dicembre 2020 nel numero di casi attivi:cioè in base al numero di malati in un determinato giorno. In questi giorni, il numero di persone infette nel paese nel suo insieme potrebbe variare da 514, 000 a 517, 000. Questi valori devono essere presi in considerazione per comprendere il livello di carico del sistema sanitario e pianificare il suo lavoro per il futuro.

Il nuovo modello CBRR si basa su un approccio iterativo:i dati su cui si basano le previsioni vengono aggiornati in tempo reale per un periodo di 2-3 settimane. Così, il reale decorso dell'epidemia nell'ultimo arco temporale analizzato consente di calcolare con maggiore precisione la previsione della sua dinamica nel prossimo futuro. "Le previsioni per la Russia e gli Stati Uniti in primavera sono state costruite 2-3 settimane prima dell'ora attuale. Nelle previsioni per San Pietroburgo e Mosca, ci affidiamo ai dati dei giorni precedenti (2-3 settimane) e facciamo previsioni utilizzando lo stesso modello, ma aggiustato per questi dati, ", ha detto Victor Zakharov.

"Il modello CBRR sviluppato include una procedura iterativa per la selezione euristica delle lunghezze degli intervalli, un insieme di valori di crescita percentuale, e altri parametri significativi. Questi includono:picchi in termini di aumento di nuovi casi e possibili periodi di altezza del picco; e picchi in termini di numero di casi attivi. Una componente significativa della procedura iterativa è la formazione della catena di paesi con diffusione epidemica (Epidemic Spreading Chain, ESC), che include diversi paesi classificati nel momento in cui raggiungono gli stessi livelli dei parametri selezionati. Il paese per il quale viene costruita la previsione è chiamato Country Follower, il resto dei paesi che chiamiamo Paese Predecessori, " ha aggiunto Victor Zakharov.

Il professor Zakharov ha osservato che per la corretta messa a punto del modello, è necessario che i paesi ESC utilizzino misure relativamente identiche contro la diffusione dell'epidemia:quarantena, auto-isolamento, riduzione dei contatti, e simili. Come ha chiarito, l'epidemia nella Federazione Russa, il seguace del paese, è caratterizzato da una data successiva in cui sono stati raggiunti gli stessi tassi di crescita percentuale rispetto ad altri paesi. "Sulla base di questo fatto, quando si modella e si prevede la dinamica dell'epidemia in Russia, abbiamo incluso l'Italia, Spagna, Gran Bretagna, e la Francia come paese predecessore nella catena ESC. La traiettoria di evoluzione generata in sequenza dei dati statistici sull'epidemia, Per esempio, il numero totale di persone infette, viene confrontato con i dati statistici effettivi, ", ha detto Victor Zakharov.