Simularea matematică a evoluției epidemiei de coronavirus în România. Vârful va începe din 7 aprilie

03 Apr 2020 | scris de Anita Raicu

Bogdan Micu, angajat guvernamental implicat în echipa care coordonează achiziţiile internaţionale de echipamente sanitare pe care România le face prin UNIFARM, a publicat pe pagina sa de Facebook o simulare a evoluției pandemiei produse de noul coronavirus în țara noastră.

Simularea matematică a evoluției epidemiei de coronavirus în România. Vârful va începe din 7 aprilie

Bogdan Micu estimează că vârful epidemiei de coronavirus va începe din 7 aprilie şi va dura până pe 15 mai, între 25 şi 30 aprilie vom trece de 1000 de decese şi pe 1 iulie vom consemna diminuarea în intensitate și vom consemna 2.657 de decese.

Estimarea evoluției pandemiei de coronavirus în România

”Zilele astea am făcut câteva analize asupra nivelului de infecții care va afecta România. Eu am nevoie de această predicție ca să pot evalua ce nevoie de echipamente va fi în țară. Să știu ce trebuie cumpărat. Că nu poți cumpără de pe o zi pe altă milioane de echipamente. În cel mai bun caz, perioada de oportunitate este de 3 săptămâni. Trebuie strategie și viziune. Altfel ești mort în fașă pe piața internațională de echipamente.

În cazul de față este o versiune a simulării în care am ales un caz ușor mai optimist decât Italia și Spania.

Motivul principal pentru care am ales asta este că România, spre deosebire de alte țări, a luat măsuri de distanțare socială mult mai devreme. Un lucru care se poate modela.

Între variabilele mele, majoritatea sunt valori destul de universal valabile, și testate deja în China și alte țări, și deci aproape de realitatea de la noi.

Ce avem noi particular?

Două variabile.

1. Rata de respectare a distanțării sociale. Eu am ales 67%. Care este general acceptat ca fiind destul de realist. Adică 2 din 3 oameni respectă destul de serios distanțarea socială. Dar nu am date să știu dacă chiar așa e. Dar cred că așa e.

2. Numărul de infectați care au intrat în țară. Aici mi-a fost super greu să fac o estimare. Am verificat cu poliția de frontieră cam câți oameni au intrat în țară și din ce țări au venit. Am verificat la acea dată câți oameni erau deja confirmați în acele țări.

Am făcut o extrapolare și am zis că probabil, un procent similar cu populația din zona de unde vin, sunt bolnavi și ai noștri români.

Momentan, am ales 2000 de bolnavi inițiali în ziua zero. Asta înseamnă câți am estimat eu că sunt infectați intrați în România. Ziua zero aleasă de mine este 8 martie.

Cum se citește estimarea:

1. Vârf. Toată lumea mă întreabă când atingem "Vârf-ul”. În primul rând sunt mai multe vârfuri. Vârful de infectați. Vârful de spitalizați. Vârful de decese. Dar un Vârf NU înseamnă o zi în cazul de față. Înseamnă - așa cum se vedem din grafic - o perioada lungă de aproape 45 zile.

2. Culoarea galbenă înseamnă numărul de persoane expuse virusului.

3. Culoarea roșie înseamnă numărul de persoane infectate (inclusiv asimptomaticii)

4. Culoarea albastru deschis înseamnă numărul de persoane spitalizate. (Din asta se aplică un procent pentru a vedea numărul de persoane în Terapie Intensivă)

5. Culoarea albastru închis - numărul de decese.

Graficul este pe zile. Și practic se poate citi în fiecare zi câți oameni vor fi în spitale. În Terapie Intensivă. Decese. Vindecați etc.

Cum am verificat că e corect?

Cea mai bună metodă de verificare până acum pentru mine a fost verificarea cu datele reale. Graficul are ziua zero la 8 martie. Și, cu o marja de eroare cam de 10-20%, a prezis corect evoluția. De pildă, când în țară erau 1814 confirmați și 70 decese, eu vedeam 1870 confirmați și 90 decese.

Mă aștept că modelul să înceapă să aibă diferențe tot mai mari față de realitate. Asta este pentru că, deși mă lupt de ceva vreme să am acces la informații oficiale ca să pot antrena modelul pe date cât mai reale, mă lovesc de o frică de transparentizare pe care nu o înțeleg. Chiar dacă sunt angajat guvernamental.

Oricum și așa, modelul ne dă o idee asupra duratei și magnitudinii. E pură matematică.

Am zis că, de fapt, modelul ăsta este doar o unealtă pe care trebuie să o folosim ca să prezicem în mod AUTOMAT necesarul de echipamente în spitale în avans, rată de acoperire a paturilor cu ventilatoare, rată de îmbolnăvire a medicilor, distribuția automată și trasparentizarea distribuției de echipamente etc.

Ar trebui să putem stă la masă cu autoritățiile, să discutăm ce vom face pe 15 aprilie sau pe 30 aprilie, încă de azi. Achizițiile de echipamente durează. Resursele nu pot fi realocate pe loc.

Cum înlocuim doctorii din carantină? Cum testăm dacă se termină testele într-un loc și în altul sunt prea multe? Pentru că distribuția spațială nu e uniformă?

Totul trebuie automatizat, profesionalizat și debirocratizat în max 3 zile. Altfel efortul nostru se va prăbuși rapid sub greutatea realității de mâine.

Datele rezultate pe scenariul probabil:

1. Începând cu aprox. 8 aprilie, vom trece de 5.000 de confirmați. În modelul meu, confirmații și spitalizații sunt puși împreună. Dar o parte sunt în carantină de fapt.

2. Undeva pe 25 aprilie - 30 aprilie (+-5 zile) vom trece de 1.000 de decese.

3. Peak-ul (cazuri în spital și carantină cu simptome grave) va începe cam pe 7-9 aprilie și va dura până în 15 mai. După 15 mai vom scădea sub 5.000 de oameni în spitale și carantină.

4. Ziua cu cei mai mult oameni în spitale va fi aproximativ între 17-25 aprilie. Cu aproximativ 8.535 oameni în spitale și carantină dar cu simptome grave.

5. În perioada de peak vom avea cam 35-40 de decese pe zi.

6. La 1 iulie, mă aștept să fi declarat deja epidemia învinsă. Cu câteva cazuri noi declarate pe vremea aia. Sau aproape nici unul.

7. La 1 iulie când vom fi învins, vom avea 2.657 decese.

Date pe scenariul mai improbabil de tip Italia:

În general, dacă mă iau după Italia și extrapolez la România, cifrele tind să se dubleze. Deci, dacă vreți scenariu pesimist, înmulțiți cu doi cifrele de mai sus. Mai rău de atâta e foarte improbabil să fie. Dar, durata rămâne aceeași. Doar parabolă e mai înaltă”, a scris Bogdan Micu, pe pagina sa de Facebook.


CLICK - Follow us on Google News