AnalitykaCDOPolecane tematy

ICM UW: Z naszego modelu wynika, że COVID-19 przechorowało obecnie 6 mln Polaków

Z dr. Franciszkiem Rakowskim z Interdyscyplinarnego Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego (ICM UW) rozmawiamy o najświeższych prognozach modelu wspierającego analizę rozprzestrzeniania się koronawirusa COVID-19 oraz jego interpretacji; możliwościach modelowania takich wydarzeń jak protesty kobiet; o działalności i danych dostarczanych przez Michała Rogalskiego; udostępnianiu danych przez administrację państwową; o tym jakiego rodzaju sprzęt wykorzystywany jest do modelowania i jakie wyzwania wiążą się z prognozowaniem; faktycznej liczbie osób, które przechorowały już COVID-19 w Polsce i prognozowanej liczbie zgonów; a także o tym czy pandemia wymknęła się już spod kontroli i prognozowanym terminie kiedy możemy liczyć na jej wyciszenie.

ICM UW: Z naszego modelu wynika, że COVID-19 przechorowało obecnie 6 mln Polaków

Według niedawnej prognozy modelu ICM szczyt zarażeń nastąpić miał w drugiej połowie listopada i sięgać od 26 tys. do 31 tys. przypadków dziennie. Jak więc powinniśmy się odnieść do dzisiejszych danych o 20 tys. zachorowań (dane z 16 listopada)?

Tak rzeczywiście miało być, ale rząd wprowadził dodatkowy „bezpiecznik” i to zmieniło wspomnianą prognozę. Nasza wcześniejsza prognoza nie obejmowała ani przejścia na zdalną naukę klas 1-3, ani innych obostrzeń. Te wprowadzone obostrzenia powinny wyhamować rozwój pandemii. Według prognozy, która jest obecnie uaktualniona na stronie ICM, liczba zakażonych miała narastać do ostatniej dekady listopada, a w pewnym momencie – koło 16 listopada – wskazywaliśmy spadek, który wiąże się ze wspomnianym „bezpiecznikiem”. Teraz musimy poczekać, aby zobaczyć jak tak naprawdę rozłożą się najbliższe wyniki. To, że akurat dziś mamy niski odczyt to rzeczywiście powód tego, że jest poniedziałek. Tak samo jak notujemy je niższe w niedziele. Od początku pandemii odczyty niedzielne i poniedziałkowe są znacznie zaniżone w stosunku do pozostałych. Tak się dzieje na całym świecie. Ludzie po prostu nie testują się w weekendy. Statystyki z nich są więc brane pod uwagę, ale uśredniane. My te fluktuacje pomijamy w modelu, tak naprawdę trzeba porównywać wygładzoną średnią powiedzmy z 7 dni.

Czy model bada jakie są efekty poszczególnych obostrzeń rządu czy możemy tylko wywnioskować ogólną ich skuteczność po spadku liczby zachorowań?

Prowadząc obliczenia, kilkanaście dni temu uwzględniliśmy obostrzenia tzw. czerwonej strefy w całej Polsce oraz dodatkowego, wprowadzonego przez rząd „bezpiecznika” i one są ujęte w obecnej prognozie na naszej stronie.

Doprecyzuję pytanie. Chodzi mi o zestawienie danych pokazujące jakie efekt przyniosło konkretne obostrzenie…

Takie dane są dostępne w zakładce archiwum na naszej stronie, gdzie prezentujemy zrzuty z ekranu naszych kolejnych prognoz i tam się te wskazania zmieniają. A więc, jeśli zeszłym razem przewidywaliśmy, że liczba dziennych zakażeń do 30 tys. dojdzie 22 listopada, to w tej chwili mamy zupełnie inny przebieg w związku z „bezpiecznikiem” i można sobie to porównywać przechodząc pomiędzy archiwalnymi prognozami.

Rozumiem, że model przewiduje też, kiedy dane z 7 dni wskażą powyżej 70-75 przypadków na 100 tys. mieszkańców i kiedy trzeba będzie wprowadzić lockdown?

Tak, ale według wyliczeń naszego modelu nie przekroczymy tego poziomu.

Wszyscy na pewno sobie tego życzymy, ale gdyby jednak prognozowanie zawiodło i trzeba byłoby wprowadzić lockdown, to jak długi powinien on być, aby przynieść wyraźne zahamowanie pandemii?

Według naszego modelu powinien trwać trzy tygodnie.

W specjalnym oświadczeniu poinformowaliście, że nie ujęliście w modelu ewentualnego wpływu ostatnich protestów kobiet na dynamikę liczby zakażeń. Czy próba oszacowania tego rodzaju wydarzeń jest w ogóle możliwa?

Oszacowanie takich wydarzeń, jak protest kobiet jest niezwykle trudne. Musielibyśmy mieć dobre statystyki zachorowań w tych miejscach, gdzie wystąpiły protesty i wykonać badania porównawcze. Ale też nie wiadomo jaka byłaby ich skuteczność i siła statystyczna. Wydaje mi się więc, że jest to dosyć trudne do zbadania i obecnie mało realne. Nie mamy takich danych, sił ani środków. Aczkolwiek nie jest to niemożliwe. Powiedzmy za 2 lata, gdy modelowanie epidemii bardzo mocno się poprawi – a taką mam nadzieję – to takie subtelne efekty dałoby się badać choćby na podstawie danych od operatorów telefonii komórkowej.

Do statystyk o zarażeniach wliczane są teraz też wyniki testów antygenowych. Czy w związku z tym wyczuwalny jest już ich skok?

Raczej nie, bo – póki co – nie ma przeprowadzanych masowych testów antygenowych. Jeśli nawet on jest, to niezauważalny.

Niedawno media ogłosiły, że prognozy Państwa modeli są robione na podstawie danych zbieranych przez 19-letniego studenta, Michała Rogalskiego. Z ilu i jakich źródeł pobierane są więc dane do modelu ICM, bo chyba nie tylko od niego?

Dane do naszego modelu dostarczane są z kilku źródeł: Głównego Urzędu Statystycznego, Ministerstwa Zdrowia, Państwowego Zakładu Higieny, Ministerstwa Cyfryzacji oraz innych źródeł naukowych i literaturowych na ten temat.

Czy zatem rola Pan Michała Rogalskiego została przez media wyolbrzymiona?

I tak, i nie. Osobiście działalność Pana Michała oceniam bardzo wysoko i szkoda, że Ministerstwo Zdrowia nie zrobiło tego samego. Nie jest to natomiast rzecz kluczowa dla modelowania, a po prostu bardzo duże ułatwienie. Trzeba pamiętać, że on nie ma własnych danych tylko w sposób przyjazny dla użytkownika udostępnia dane resortu zdrowia. Spełnia więc zadanie, które powinien de facto wykonywać pracownik ministerstwa. Cała rzecz rozchodzi się głównie o komfort pracy z danymi.

Jakkolwiek nie doceniać działalności pana Rogalskiego istnieje chyba różnica między przepisywaniem danych w arkusze, a ich faktycznym zbieraniem?

Oczywiście. Pan Michał tylko przepisuje je z komunikatów Ministerstwa Zdrowia i tych podawanych przez Powiatowe Stacje Epidemiologiczne.

Jak wspomniał w jednym z wpisów na Twitterze – stara się zbierać „bajzel informacyjny w spójną całość”…

Bardzo ładnie to ujął.

Wnioskuję, że proces udostępniana danych od administracji państwowej pozostawia wiele do życzenia?

To nie jest tak, że go nie ma. Ale jest na pewno mniej wygodny i ustrukturyzowany. Administracja rządowa jest jeszcze na początku drogi, jeśli chodzi o gromadzenie danych. Jest to obecnie działalność bardziej wyspowa niż zintegrowana. I fajnie, że pojawił się swego rodzaju nacisk, aby to poprawiła.

Z drugiej strony, w ostatnich latach pojawił się cały ruch wolontariuszy, ludzi którzy działają w różnego rodzaju społecznościach i którzy merytorycznie często wykonują lepszą robotę niż instytuty naukowe i oficjalne organizacje państwowe. To się zdarza w wielu kontekstach, w wielu państwach i w różnym wymiarze. Otwartość nauki, danych, możliwości informacyjnych przyniosły właśnie światu analityków społecznościowych. Tworzonych dzięki nim sensownych analiz jest bardzo dużo, a cały ten nurt jest bardzo pozytywny.

Nieprawdą jest natomiast twierdzenie, że opieramy się wyłącznie na danych od Michała Rogalskiego, a rząd podejmuje na ich podstawie strategiczne decyzje. To jest absolutnie nadinterpretacja. Dodam też, że ściągając dane od Pana Michała na bieżąco je weryfikujemy. Robi to także samo Ministerstwo Zdrowia. A robimy to po to, aby sprawdzić czy nie wprowadził do nich żadnych zaburzeń. Trzeba przyznać, że są one rzetelne.

Czy dane ogólnodostępne na stronach ICM różnią się od tych, które są prezentowane administracji?

Administracji prezentujemy pełniejsze dane. Na stronie ICM zamieszczamy tylko predykcje zgodne z aktualną sytuacją. Natomiast stronie rządowej przedstawiamy różne scenariusze tego, „co by było, gdyby” oraz szereg innych, szczegółowych analiz. Ale to wszystko co mogę Panu powiedzieć na ten temat.

Czy ma Pan wiedzę co robi się z danymi pacjentów, którzy przeszli już COVID-19? Czy są one wykorzystywane w jakikolwiek sposób do modelowania?

Tak, mamy takie dane i służą nam one do modelowania rozkładu wiekowo-płciowego zachorowalności, długości trwania choroby, stopnia powikłań itd. Wspierają nasz model.

Czy analiza takich danych mogłaby np. ulepszyć metody leczenia, izolacji, działania administracji czy wreszcie umożliwić powstanie jakiegoś generalnego Master Planu?

Akurat takie szczegółowe zagadnienia do naszego modelu nie wchodzą, ale PZH przygotowało ciekawy zbiór danych, z którego korzysta wiele innych instytucji w różnych celach. Co do wykorzystania ich do stworzenia jakiegoś generalnego Master Planu to – póki co – nic mi na ten temat nie wiadomo.

Na jakiej infrastrukturze przetwarzany jest Wasz model? Jaką moc obliczeniową posiada i ile trwa jego przeliczanie?

Korzystamy z superkomputera, który nazywa się Okeanos. Oferuje on ponad 1000 węzłów obliczeniowych, każdy składa się z dwóch, 12-rdzeniowych procesorów Intel Xeon Haswell, dysponujących 128 GB pamięci RAM. Węzeł to taka jednostka, która ma najczęściej niezależny system operacyjny i współdzieloną pamięć. Jeden prognozowany scenariusz liczy się na jednym węźle superkomputera około godziny. Aby dobrze zrobić jeden scenariusz trzeba puścić całą wiązkę – kilkadziesiąt, jeśli nie kilkaset – przebiegów, po to, aby dokonać choćby kalibracji czy określić korytarz błędów. Łącznie trwa to więc kilkadziesiąt godzin i jest dość skomplikowane.

Jakie są główne problemy techniczne występujące przy opracowywaniu tego rodzaju prognoz dla tak złożonych modeli?

Największym problemem jest nieustanna potrzeba dokładania różnych funkcjonalności do kodu. Dla przykładu, w naszym kodzie nie uwzględnialiśmy możliwości odesłania na naukę zdalną jedynie połowy szkoły podstawowej zgodnie z podziałem na klasy 1-3 oraz 4-8. Można było „wyłączyć” tylko całą szkołę. Trzeba było więc to zmienić, co oczywiście jest już kwestią pracy deweloperskiej. Model ma przecież na bieżąco działać. Zatem największym problemem jest łączenie pełnej operacyjność z jednoczesnym uaktualnianiem modelu.

Czy w schematach tej pracy udało się dokonać jakiś odkryć, wykorzystać nowe metodyki do zastosowania w innych obszarach?

Nasz model jest oparty o szczegółową reprezentację struktury demograficznej Polski i tę strukturę można wykorzystywać w różnych kontekstach, nie tylko jeśli chodzi o modelowanie epidemii. Można by więc wykorzystać model do badania zagadnień związanych z optymalizacją transportu, ochroną środowiska, optymalnym usytuowaniem służb bezpieczeństwa, w tym jednostek ratownictwa medycznego itd. Model ten jest więc jak najbardziej rozwojowy.

Podczas ostatniej rozmowy – na początku października – mówił Pan, że COVID-19 przechorowało już 1,5 mln Polaków. Jak te dane wyglądają teraz? Czy prognozujecie, ile Polaków umrze z powodu pandemii?

Z naszego modelu wynika, że COVID-19 przechorowało obecnie 6 mln Polaków. Natomiast jeśli chodzi o liczbę zgonów, to prognozujemy, że w sumie – w trakcie trwania epidemii – umrzeć może w Polsce ok. 100 tys. osób…

Biorąc pod uwagę wzrastające liczby zachorowań i ciężką sytuację w służbie zdrowia, czy nie jest czasem tak, że pandemia wymknęła się nam już spod kontroli? Czy nadal uważa Pan, że 30 tys. wykrytych przypadków dziennie to jest ta ostateczna granica?

Dalej się to nie zmienia, a ta granica jest bardzo płynna. W tym sensie, że jesteśmy już chyba ponad nią, choć teoretycznie wolne łóżka nadal mamy. Jednak sposób zajęcia się chorymi przez personel jest przeprowadzany w sposób niewystarczający i to nie z winy tego personelu. Uważam, że dobrze byłoby nie dopuszczać do przekroczenia stwierdzonych przypadków zachorowań na poziomie powyżej 10 tys. dziennie. Aby to osiągnąć, trzeba by odpowiednio wcześniej, a więc na początku września, wprowadzić strategie, którą rekomendowaliśmy czyli regionalne, dynamiczne lockdowny. Obecnie niestety „wyjechaliśmy” trochę poza skalę. Co znowuż nie oznacza, że pandemia wymknęła nam się spod kontroli – to jest chyba złe sformułowanie – bo my ją nadal kontrolujemy i lockdownem możemy ją przytłumić, tylko obecnie wygląda to tak, że przeciążyła ona znacznie naszą służbę zdrowia.

Kiedy ma szansę opaść ta druga fala pandemii – w wariancie optymistycznym i pesymistycznym – i czy będziemy mieli trzecią falę?

Nie lubię mówić w tym kontekście o falach, ponieważ fala wiąże się z czymś co ma charakter spontaniczny, a tak naprawdę wszystko co się teraz dzieje regulowane jest odpowiednimi obostrzeniami i sposobem życia społeczeństwa. Obecnie nie mamy więc do czynienia z żadną drugą falą. Powrót dzieci do szkoły i społeczeństwa do aktywności wrześniowej spowodował, że wystrzeliła nam liczba stwierdzonych przypadków. To nie jest fala samoistna. Po prostu odpuściliśmy i mamy tego efekty. Byłyby one takie same gdybyśmy w podobny sposób odpuścili np. w lipcu.

Czyli nie można sytuacji z COVID-19 porównać np. do grypy, na którą w wakacje raczej nie chorujemy, a przychodzi jesień i wraz z nią zaczyna się sezon grypowy?

Absolutnie nie! To jest zupełnie inna natura zjawiska. Grypa przebiega w sposób spontaniczny, naturalny, samoistny. Nikt nie reguluje zachorowań na nią. Obejmuje też całość społeczeństwa. Natomiast COVID-19 jest bardzo mocno tłumiony przez restrykcje.

Jak więc może wyglądać sytuacja w roku 2021?

To zależy od tego czy nabyta immunizacja będzie trwała. Jeśli tak i jeśli potwierdzi się, że faktycznie szybko nabieramy odporności stadnej, tak – jak to wynika z naszego modelowania, choć chcę zaznaczyć, że nie wszystkie modele to przewidują – na wiosnę 2021 roku powinniśmy mieć społeczeństwo w znacznym stopniu zimmunizowane i odporne na kolejne narosty epidemii.

Czy w oparciu o doskonalony wciąż model ICM, weryfikację prognoz, historię leczenia pacjentów covidovych itd. można spodziewać się jakiś dużych projektów czy programu służącego cyfryzacji procesów zarządzanych przez Państwo, tak, aby w przyszłości te czarne łabędzie – katastrofy zdrowotne, humanitarne, naturalne – były lepiej zarządzane?

Mam nadzieję, że tak. Bardzo mocno rekomenduję to wszystkim decydentom. Uważam, że któryś z resortów powinien dostać do wykonania tego typu zadanie. Sądzę też, że po takiej nauczce rządzący będą na tyle światli, że stworzą system zbierania danych i monitorowania takich wydarzeń. Chętnie będę służył pomocą, jeśli chodzi o określenie jego funkcjonalności.

Tagi

Podobne

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *