ПРО РОЛЬ КОМП’ЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ У СФЕРІ ГРОМАДСЬКОГО ЗДОРОВ’Я

Share Button

ПРО РОЛЬ КОМП’ЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ У СФЕРІ ГРОМАДСЬКОГО ЗДОРОВ’Я

“Я вважаю, що найкращим тестом моделі є те, наскільки добре дослідник може відповісти на запитання: “Що ти тепер знаєш, чого раніше не знав?” і “Як можна дізнатися, чи правда це?”

Джеймс Мейсон Бауер,
американський невролог

 

З метою прогнозування поширення COVID-19 у низці країн використовується комп’ютерне моделювання. Воно має на меті показати, які саме дії уряду можуть бути найбільш ефективними в управлінні спалахом.

Моделі є цінним інструментом планування, оскільки, дозволяючи робити певні припущення, вони допомагають вивчити вплив різних втручань, а тому визначити оптимальні заходи щодо пом’якшення поширення захворювань. У випадку з COVID-19 комп’ютерне моделювання має на меті кількісну оцінку майбутнього впливу, враховуючи різні стратегії втручання, включаючи базовий сценарій “без втручання”, тобто те, що потенційно може статися, якби уряди нічого не зробили. Ця робота є ключовою для того, щоб допомогти визначити, які втручання та політики є потенційно найбільш ефективними для забезпечення належного ресурсу системи охорони здоров’я та врешті-решт боротьби із захворюванням.

Зрозуміло, що відбуваються великі дебати та справжні суперечки щодо ролі моделювання у формуванні цих критичних рішень, які впливають на кожен аспект життя людей.

Роль моделювання у прийнятті рішень у сфері громадського здоров’я

Моделі комп’ютерного моделювання не є сьогоднішнім винаходом. Вони використовуються протягом багатьох років у ряді галузей, включаючи:

  • Фінанси – для прогнозування ефективності фінансових активів та інвестицій
  • Зміни клімату – щоб перевірити гіпотези та зробити висновки про минулі та майбутні кліматичні системи
  • Інфекційні захворювання – щоб розуміти поширення таких захворювань, як ВІЛ, Ебола та COVID-19
  • Неінфекційні захворювання (НІЗ) – щоб кількісно оцінити майбутній соціальний та економічний тягар станів, таких як захворювання серця, онкологічні захворювання, травматизм

Спільним для кожної з цих областей є моделювання різних варіантів майбутнього, які, як передбачається, відбудуться в результаті різних втручань або розвитку різних сценаріїв. У симуляційних моделях використовуються детальні дані для віртуального представлення населення певної місцевості, міста чи країни, що потім дозволяє через «віртуальні експерименти» визначити, які ймовірні результати будуть за різних обставин. Для моделей у сфері громадського здоров’я віртуальний світ починається від початку поширення захворювання, і модель передбачає, як воно буде прогресувати.

Однак обмеження та ефективність будь-якої моделі залежать від двох ключових аспектів: основних припущень та вхідних даних. Крім того, можуть бути обмежені у структурі самої моделі залежно від типу питань, на які вона спрямована. Необхідно прийняти багато рішень щодо того, які параметри слід включати чи виключати. Чим більше змінних включено, тим більша можливість прогнозування точних сценаріїв, але це також спричиняє більшу складність.

Точне моделювання вимагає детальних даних, і чим надійніші дані, тим точніші прогнози. З COVID-19 досі існує багато невідомих припущень. На початку епідемії дані були рідкісними і залишаються фрагментарними. Інші параметри моделі довелося повністю припустити – наприклад, відсутній природний імунітет до COVID-19. Чим менш надійні дані або менш точна модель здатна представляти реальний світ, тим більша невизначеність щодо прогнозів.

Роль моделювання у світі після COVID-19

Незважаючи на цю невизначеність, використання моделювання дає можливість передбачити більше, ніж ухвалювати рішення наосліп. Ця думка найкраще висловлена ​​в старому прислів’ї, придуманому британським статистиком Джорджем Е.П. Боксом: «Усі моделі неправильні, але деякі є корисними».

Отже, хоча важливо визнати обмеження моделювань, це не зменшує їх критичної ролі у сприянні інформуванню про загальні процеси прийняття рішень. Усі моделі комп’ютерного моделювання, не лише для охорони здоров’я, є спрощенням реального світу. Вони не можуть і ніколи не претендують на повноту або на стовідсоткову точність. Досконалість неможлива і не ставиться за мету. Простіше кажучи, мета – отримати більше користі від моделі порівняно з ситуацією, коли жодної моделі немає.

Роль моделювання в нинішній пандемії була важливою у наданні доказів, які допомагають інформувати уряду для прийняття рішень щодо низки варіантів політики та втручань для боротьби з хворобою, таких як поточна політика соціального дистанціювання, закриття шкіл та заборона масових заходів, незважаючи на економічні наслідки.

Крім COVID-19, ми очікуємо більш широкого використання моделювання урядами, групами інтересів та приватним сектором для підтримки та посилення прийняття ними рішень перед дорогим та потенційно проблематичним упровадженням у реальному світі.

За матеріалами статті доктора Laura Webber для сайту Royal Society for Public Health