Новый инструмент прогнозирования повышает точность предсказаний пика эпидемии и спроса на больничные койки

Новый подход, описанный в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences и разработанный исследователями из Техасского университета в Остине, значительно повышает точность прогнозов пика эпидемии и связанной с ним нагрузки на систему здравоохранения. Метод, названный «epimodulation», встраивает ключевые эпидемиологические принципы в модели прогнозирования, позволяя им лучше учитывать динамику распространения инфекции и выработку коллективного иммунитета.

Этот инструмент критически важен для планирования ресурсов больниц и клиник. Тестирование на данных прошлых эпидемий гриппа и COVID-19 показало, что подход повышает точность прогнозов госпитализаций на пике эпидемии до 55%, не снижая её в другие периоды. Метод также улучшает точность ансамблевых моделей, объединяющих несколько прогнозов.

«Эпидемии, как правило, следуют узнаваемым паттернам: быстрый рост, замедление по мере роста иммунитета или изменения поведения людей, достижение пика и спад», — пояснила Лорен Ансель Майерс, руководитель исследования. — «Epimodulation даёт модели понять, что "мы ожидаем, что кривая изогнётся", позволяя ей искать ранние признаки замедления». Подход применим ко многим инфекциям, распространяющимся волнами, включая птичий грипп, Эболу, Mpox и новые патогены.