Симптомы выздоровления: бороться с эпидемиями гриппа поможет математика Зима в Северной столице в этом году прошла весьма болезненно: по сообщениям СМИ, с ноября по февраль в петербургских больницах от гриппа лечились более шести с половиной тысяч человек. Росздравнадзор проверял аптеки и не во всех из них смог найти минимально необходимый набор противовирусных лекарств, а в некоторых не было даже медицинских масок. Эпидемия, очевидно, побила все рекорды последних лет и для многих стала неожиданностью. Между тем, в конце прошлого века в России была создана математическая модель для предсказания распространения гриппа, которая успешно работала и которую сейчас пытаются воссоздать специалисты Университета ИТМО. Об этом рассказывает инженер НИИ наукоемких компьютерных технологий, участник Science Slam ITMO University Василий Леоненко. Мы недавно публиковали интервью с твоим коллегой – Ильей Семовым, который рассказывал про систему для облегчения диагностики легочной гипертензии. Твоя работа в НИИ наукоемких компьютерных технологий тоже связана с медициной? Да, только с тем отличием, что Илья занимается персональной медициной, а я – тем, что на Западе называется public health. Мы с коллегами работаем не с болезнями конкретных людей, а с популяцией в целом. В частности, мы анализируем данные по сезонным эпидемиям гриппа, которые собирались много лет, и пытаемся научиться прогнозировать вспышки и динамику эпидемий – какими будут их размах и продолжительность, чтобы потом на основе этой информации можно было планировать профилактические меры, закупку вакцин, необходимое количество коек в больницах и так далее. Как вы это делаете, и что это за данные? Данные нам предоставили в петербургском НИИ гриппа, который также выполняет функции Национального Центра Всемирной организации здравоохранения по надзору за гриппом в России. Они мониторят статистические данные, и если превышен определенный эпидемиологический порог, то они докладывают об этом в ВОЗ и региональные организации. Например, на основе их данных свои сводки составляет Роспотребнадзор. Раньше у них был очень мощный отдел кибернетики, в восьмидесятые, как мне рассказывали, там работали пять выпускников матмеха СПбГУ, которые занимались прогнозированием и моделированием. Они занимались внедрением уникальной в своем роде модели Барояна-Рвачева, которая была разработана в начале 70-х годов в Москве и демонстрировала распространение гриппозных эпидемий по городам СССР. Но в России прогнозов сейчас нет в принципе, медики предсказывают старт эпидемий статистическими методами. Грубо говоря, есть текущая недельная заболеваемость, ее сравнивают с заболеваемостью за прошлые периоды, и, если она превышает определенный порог, объявляется эпидемия. На основе статистики можно попробовать предсказать что-либо, но понять и объяснить – едва ли. Когда есть хорошая модель, ее можно использовать даже в том случае, если появляются дополнительные факторы: добавили несколько показателей, и модель «скажет», когда начнется эпидемия. Не потому, что в прошлом году было так, а потому что это наиболее вероятный путь развития живой системы. Проблема Санкт-Петербурга в том, что грипп попадает в Россию через Европу, и это один из первых городов, которые «принимают удар». Поскольку в советское время данные о заболеваемости в Европе были недоступны, приходилось дожидаться начала эпидемии в Ленинграде, чтобы потом замерить нужные параметры и сделать прогноз для остальных городов. Таким образом, для них картина была ясна заранее, а Ленинград и Москва были в менее выигрышной ситуации. Сейчас время глобализации, и в связи с этим есть много положительных моментов – можно рассчитать миграционные потоки совместно с западными коллегами и строить прогнозы в мировом масштабе, в частности заблаговременно прогнозировать ход эпидемий во всех городах РФ по данным из Западной Европы. Как то, над чем вы работаете, будет выглядеть в итоге – какое-то приложение, или, допустим, серверное ПО? Прогноз по модели можно посчитать и ручкой на бумажке, но, понятное дело, заниматься этим сейчас никто не будет. Научные сотрудники, занимавшиеся проблемой в советское время, были ограничены в вычислительных ресурсах, им нужно было использовать простую и понятную модель, иначе ЭВМ тех лет ее просто не потянули бы. Мы можем сделать ее немного сложнее, но впадать в крайности тоже не будем. Скорее всего, это будет какая-то программа, которую можно реализовать в виде веб-интерфейса. Если рисовать уровень заболеваемости ОРВИ на графике, то можно увидеть четкую периодичность – летом количество зарегистрированных случаев заражения мало, в сентябре уровень кривой начинает повышаться, в зимний период начинается эпидемия, а потом кривая возвращается на прежний уровень. Надо понимать, что модель не выдает конкретную дату начала эпидемии. Она будет предоставлять не точечную, а интервальную оценку, в пределах которой может колебаться заболеваемость, – плохой и хороший сценарий. Но по графику можно будет оценить статистику, время старта, пики и сделать экспертный прогноз. Еще в 2012 году, когда я защитил диссертацию, встал вопрос поиска постдока – это такая форма трудоустройства, временная ставка для молодого кандидата наук. Я хотел поехать за рубеж, потому что особо не видел в России мест с хорошей школой моделирования по живым системам, и думал временно поработать за границей, чтобы потом вернуться и создать что-то свое у нас. Я составил резюме и попросил у профессора Бухановского согласие на то, чтобы включить его в список рекомендателей, на что он предложил мне приехать в Петербург. Позиций постдоков в НИИ НКТ не было, но были постоянные ставки; я поразмыслил и решил, что в Петербурге возможностей будет даже больше, чем во многих западных организациях. Оставаться на Западе я не собирался – там и так много своих профильных специалистов, в тех же Штатах подобными темами занимается чуть ли не каждый университет. И решают они, соответственно, свои, американские проблемы. Я же хочу работать здесь, потому что привязан к России больше, чем к какой-либо другой стране, и здесь есть потребность в моей работе. Добавим, что 24 марта пройдет День открытых дверей кафедры высокопроизводительных вычислений и НИИ НКТ, где можно будет лучше познакомиться с исследованиями, которые реализуются на базе этих подразделений Университета ИТМО. Беседовал Александр Пушкаш, Редакция новостного портала Университета ИТМО Дата публикации 18.03.2016 >>>Перейти к новости >>>Перейти ко всем новостям >>>Перейти на портал Университета ИТМО