​​Ежегодно, во время городских Дней науки, мэрия Новосибирска награждает премиями за достижения в сфере науки и инноваций молодых ученых и инноваторов. Подробнее о некоторых лауреатах этого года – в нашем небольшом цикле интервью. А открывает его беседа с научным сотрудником Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН Ольгой Криворотько. Премией была отмечена ее работа по разработке карты прогноза распространения социально-значимых заболеваний в городе Новосибирске. 

– Ваша модель привязана именно к Новосибирску, или это более универсальный инструмент, который можно применять и к другим российским городам? 

– Сама методика основана на решении математических задач и, соответственно, привязана к тем данным, которые изначально были предоставлены. И поскольку такие данные можно получать по любому региону, то она, в принципе, универсальна. Мы делали такую работу и для Новосибирска, и для Москвы, и для Свердловской области. 

– Методика работает по разным типам заболеваний? 

– И в этом отношении она тоже довольно универсальна. Изначально мы строили модели по таким возбудителям как ВИЧ и вирусы гепатита. Но наша модель вполне успешно может прогнозировать, к примеру, и распространение коронавируса COVID-19. Понятно, что модель по каждому заболеванию требует существенной подстройки, с учетом контагиозности патогена, способов заражения и ряда других существенных параметров. Но это уже, как говорится, дело техники. 

– То есть Вашу модель можно применять и для прогнозов развития ежегодной волны гриппа? 

– С гриппом главная проблема в том, что сложно получить объективные данные в нужном объеме. Люди привыкли к этому заболеванию, к тому, что оно носит сезонный характер и не все обращаются к врачу. Опять же не всем обратившимся диагностируют грипп, иногда ставят довольно размытый диагноз – ОРВИ. Мало где в медицинской системе занимаются сбором и накоплением статистики по ОРВИ, по крайней мере, так было до этого года. И в результате, мы не располагаем ни реальным количеством зараженных в регионе, ни динамикой заражения, что необходимо для получения адекватного прогноза. Поэтому мы и работали изначально с более социально-значимыми инфекциями – ВИЧ, туберкулезом и гепатитом, где есть более точные цифры. 

– Насколько полученные Вами с помощью этой модели прогнозы оправдались? 

– В рамках своего исследования мы делали прогнозы 2014 – 2016 годам для Москвы, Новосибирской и Свердловской областей, а потом сверяли их с реальными данными. Совпадение было достаточно хорошим, разница в годовых показателях не превышала сто человек, что позволяет говорить о работоспособности модели. Конечно, если не появится неучитываемый фактор. 

– Например? 

– Например, если на рынок выйдет новый эффективный препарат от ВИЧ или гепатита, который мы не могли предусмотреть в момент составления прогноза, то, понятно, что реальная ситуация будет отличаться. Или обратный пример – произойдет резкое снижение уровня жизни людей на территории, которое также нельзя было предсказать. А эти болезни потому и называют социально-значимыми, что они тесно связаны с социальной атмосферой. 

В частности, в этой работе мы брали социально-экономическую ситуацию в указанных регионах, которая была стабильной на протяжении ряда последних лет. Теперь же понимаем, что надо рассматривать варианты с разными сценариями ее изменения. 

– Но такие непредсказуемые события происходят довольно часто, каково решение этой проблемы? 

– На самом деле, все решается относительно просто – мы вводим в модель новые данные и получаем новый прогноз, который их учитывает. В этом и есть преимущество математического аппарата моделирования. В частности, таким образом можно не просто делать прогнозы, исходя из текущей обстановки, но и проверять работоспособность разных стратегий по борьбе с этими заболеваниями. Если руководство региона поставит задачу добиться снижения уровня заболеваемости в год на какое-то количество процентов, то с помощью модели можно подобрать меры по выполнению этой задачи. Ну а дальше уже встают административные задачи – найти ресурсы и обеспечить реализацию этих мер. 

– Медики уже проявляли интерес к Вашей работе. 

– Мы сотрудничаем с московским противотуберкулезным центром, получаем от них данные, у нас есть совместные публикации. И в последней статье показано, что они использовали нашу модель для корректировки факторов, определяющих распространение этого заболевания. Дело в том, что стандартный список таких факторов был составлен еще в СССР, но за это время и возбудитель заболевания мутировал, и среда нашего обитания заметно изменилась. Модель показала, как эти изменения отразились на карте распространения заболевания, в каких районах уровень выше среднего, что затем было подтверждено практическими наблюдениями. И теперь врачи противотуберкулезного центра строят свою работу с учетом этих изменений, уделяя больше внимания именно этим неблагополучным районам. 

– А в Новосибирске какой-то интерес со стороны власти был? 

– Здесь интерес был в основном со стороны академических структур – наши коллеги из математических институтов Академгородка и сотрудники «Вектора». 

– Вы делали на основе Вашей модели прогнозы на будущие года? 

– Когда мы составляли этот прогноз в мире еще не было пандемии коронавируса и он не учитывает ее последствия, а они могут существенно поменять картину. Без ее учета в нашей области ожидалось небольшое снижение по ВИЧ, туберкулезу и гепатиту. Но в рамках текущей ситуации, на фоне роста безработицы и других негативных факторов, конечно, ситуация будет меняться. 

– Ваши ближайшие планы в этом направлении? 

– Мы продолжаем расширять нашу модель, включаем в нее дополнительные социально-экономические факторы, плюс, хотим поработать с другими заболеваниями. Также мы сейчас создаем веб-сервис, на котором можно было бы строить прогнозные карты по разным регионам и заболеваниям, в зависимости от поступающих данных. Думаем, так мы сможем познакомить с нашей работой не только математиков, но и более широкую аудиторию. 

Сергей Исаев 

Источники

Карты вирусной угрозы
Академгородок (academcity.org), 17/06/2020
Карты вирусной угрозы
Seldon.News (news.myseldon.com), 17/06/2020

Похожие новости

  • 31/05/2021

    Ученые изобрели датчик для прогнозирования катаклизмов природы

    Специальный датчик помогает в режиме онлайн наблюдать за уровнем воды в реках. И прогнозировать развитие наводнений. Это дает людям время принять необходимые меры, а если надо, то эвакуироваться. Также датчик позволяет оперативно проверять надежность ледовых переправ.
    471
  • 22/04/2020

    Загнать в формулу: почему COVID-19 ставит ученых в тупик

    ​Когда и чем закончится эпидемия коронавируса? Какие из многих вариантов борьбы с ним надо выбрать, чтобы выйти из кризиса с наименьшими потерями? Ответ на эти вопросы сегодня ждут прежде всего от математиков, которые строят прогнозы на основании компьютерных моделей.
    2025
  • 08/02/2021

    Объявлены имена лауреатов премии президента РФ для молодых учёных

    Лауреатов премии президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых за 2020 год объявил помощник президента РФ Андрей Фурсенко на пресс-конференции в ТАСС.  Нанокристаллы и выявление подделок Так, одна из премий присуждена заведующему лабораторией Федерального научно-исследовательского центра "Кристаллография и фотоника" РАН Евгению Хайдукову за разработку передовых технологий на платформе антистоксовых нанокристаллов.
    677
  • 16/09/2021

    Год науки и технологий. Какую поддержку получают молодые учёные?

    Поддержка молодых ученых – одно из основных направлений государственной политики в области развития науки. Для того, чтобы увеличить количество молодых людей, решивших связать свою жизнь с наукой, и поддержать их исследования, проводится целый ряд программ.
    362
  • 16/02/2021

    День российской науки — 2021

    Традиционно в честь Дня российской науки сибирские институты проводят просветительские мероприятия для студентов, школьников и всех, кто желает узнать чуть больше о большой науке. ​«Этот год был объявлен годом науки и технологий.
    6961
  • 14/12/2020

    Онлайн-семинар ИВМиМГ СО РАН по численному моделированию природных процессов

    ​​15 декабря 2020 года в 16.00 онлайн состоится заседание семинара ИВМиМГ СО РАН "Численные методы прямого и обратного моделирования природных процессов", д.ф.-м.н. Иван Гаврилович Казанцев сделает доклад "Прямое и обратное моделирование в задачах эмиссионной томографии и трансмиссионной электронной микроскопии".
    1352
  • 20/06/2018

    От стресса до аутизма - один шаг?

    В секторе нейрогенетики социального поведения ФИЦ «Институт цитологии и генетики СО РАН» под руководством д.б.н. Наталии Кудрявцевой разработали уникальную методику, позволяющую моделировать механизмы формирования неврологических расстройств.
    1956
  • 07/02/2017

    Новосибирские ученые моделируют болезнь

    ​Работая с пациентом, врач анализирует симптомы, определяет заболевание и прописывает лекарства, но стандартная схема лечения эффективна не для всех. Дело в том, что организм каждого человека имеет свой иммунный ответ, зависящий от истории болезней и характеристик иммунокомпетентных клеток.
    1865
  • 08/09/2021

    Инновационная среда #6. Большие цифровые вызовы в современной науке

    ​Развитие многих наук в последние десятилетия зависит от суперкомпьютерного моделирования и расчетов. Это демонстрируют генетика, биотех, материаловедение, аэро-гидродинамика и другие направления. Заказчиками вычислений давно являются не только научные организации, но и компании, занимающиеся R&D.
    159
  • 02/09/2019

    Инфраструктура лидерства

    ​Новосибирская область уверенно закрепилась в двадцатке Национального рейтинга состояния инвестиционного климата и реализует амбиции мирового инновационного центра. По итогам 2018 года регион достиг наилучших показателей в своей истории по объему инвестиций в основной капитал - 196 млрд рублей.
    900