COVID-19 pandemija, kilusi 2019 m. rudenį Kinijoje ir netrukus išplitusi visame pasaulyje, privertė pasaulio valstybes imtis skubių epidemijos prevencijos ir jos sukeltų padarinių šalinimo priemonių. Neišvengiamai iškilo būtinybė kuo greičiau ir tiksliau nusakyti pandemijos plitimo tendencijas ir jos stabdymo priemonių taikymo efektyvumą. Ne mažiau svarbūs yra socioekonominiai epidemijos padariniai, kurių analizė reikalauja naujų tarpdalykinių tyrimo metodų ir atitinkamų moksliškai pagrįstų išvadų.
Kovo viduryje prof. Alfredo Račkausko iniciatyva buvo suformuota grupė iš Vilniaus universiteto (VU) Matematikos ir informatikos bei Medicinos fakultetų mokslininkų, kuri, remdamasi matematiniais-statistiniais bei mašininiu mokymusi grįstais metodais, pradėjo teikti Vyriausybei ir valstybės institucijoms aktualias trumpalaikes ir ilgalaikes epidemijos plitimo prognozes.
Ilgalaikiams scenarijams buvo pasirinktas klasikinio epideminio SEIR modelio, kuris žinomas beveik 100 metų, apibendrinimas. Šis modelis buvo pasirinktas Lietuvai todėl, kad jis tinkamas nedidelei šaliai – yra gana paprastas ir tuo pat metu lankstus, be to, leidžia įžvelgti, kaip keisis viruso plitimo tendencijos pakeitus kuriuos nors parametrus.
Trumpalaikėms prognozėms taikomi laiko eilučių modeliai gana tiksliai nuspėjo patvirtintų atvejų plitimo tendencijas, o mašininiu mokymusi grįsti klasterizavimo metodai padėjo prognozuoti, su kuriomis šalimis sergamumo rodikliai yra panašiausi, ir numatyti plitimo tendencijas, remiantis tų šalių patirtimi.
Ši mokslininkų grupė įvairiuose šaltiniuose ėmė skelbti moksliškai grįstus analizės rezultatus. Lietuvos mokslo tarybos finansuojamame projekte „COVID-19 infekcija Lietuvoje: modeliavimas ir socioekonominių padarinių analizė“ šie darbai yra tęsiami.
Projekto metu siekiama pasiūlyti stochastinius ir deterministinius modelius infekcijos plitimo trumpalaikėms prognozėms ir ilgalaikiams scenarijams situacijai Lietuvoje bei regionuose analizuoti; įvertinti socioekonominį poveikį, remiantis nedarbo lygio, elektros suvartojimo, SODROS įmokų, mokestinių įmokų ir kitais viešai skelbiamais rodikliais, atsižvelgiant į COVID-19 plitimo scenarijus.
Taip pat siekiama pritaikyti dirbtiniu intelektu grįstus metodus ir palyginti Lietuvos ir kitų šalių infekcijos COVID-19 sklaidos tendencijas, remiantis socialiniais, geografiniais, demografiniais, ekonominiais ir kitais požymiais; įgyvendinti automatizuotą struktūrizuotų duomenų nuskaitymą iš viešų duomenų šaltinių, užtikrinti viešą jų prieigą ir vizualizuoti projekto metu gautus rezultatus.
Pagrindinė šio projekto idėja – sukurti matematiškai pagrįstą metodiką SARS-CoV-2 sukeliamos COVID-19 infekcijos, o kartu ir kitų įvairaus masto epidemijų plitimui modeliuoti ir sukeltiems padariniams vertinti bei analizuoti. Sudaryti statistiniai modeliai (besiremiantys klasterine, laiko eilučių ir kt. analize), taip pat diferencialinių lygčių modeliai bus naudojami atitinkamai trumpalaikėms prognozėms ir ilgalaikiams viruso plitimo scenarijams.
Toks moksliniais metodais pagrįstos prognozės ir epidemijos poveikio vertinimas ypač aktualus šalies institucijoms, nes padeda planuoti valstybės veiksmus, priemones ir lėšas epidemijai įveikti. Iki šiol valstybių ekonominiuose planuose nebuvo pasaulinės epidemijos rizikų numatymo, kaip ir jų įveikimo priemonių.
Projekto rezultatai leis objektyviau pažvelgti į situaciją šalyje viso pasaulio kontekste. Sukaupti istoriniai duomenys, matematiškai pagrįsta COVID-19 infekcijos (gal ir kitų įvairaus masto epidemijų) plitimui modeliuoti ir sukeltiems padariniams vertinti bei analizuoti skirta metodika taps vienu iš valstybės įrankių krizei įveikti.
Projektas naudingas ir tuo, kad leis valstybei geriau suvokti mokslo svarbą ir naudą visuomenei. Moksliniu požiūriu projektas svarbus tuo, kad suteiks galimybę Lietuvos mokslininkams pasidalyti tyrimo rezultatais ir savo įžvalgomis su pasaulio mokslininkų bendruomene, palyginti rezultatus su analogiškais projektais.
Projekto vadovė – prof. Olga Štikonienė, projekto dalyviai: prof. Remigijus Leipus, prof. Alfredas Račkauskas, gydytojas pediatras, VU Medicinos fakulteto Klinikinės medicinos instituto Vaikų ligų klinikos profesorius Vytautas Usonis, doc. Jurgita Markevičiūtė, doc. Rūta Levulienė, vyresn. m. d. Viktor Medvedev, doc. Povilas Treigys, vyresn. m. d. Jolita Bernatavičienė, VU Matematikos ir informatikos fakulteto doktorantai Jovita Gudan, Tadas Danielius ir Julius Venskus, absolventė Barbora Šnaraitė.
