Прогнозирование эпидемий гриппа
Если вопрос о возможности долгосрочного прогнозирования эпидемий гриппа до настоящего времени остается открытым, го прогнозирование развития эпидемий гриппа на территории СНГ — уже решенная задача. Математическая модель распространения эпидемий на большой территории с транспортной сетью и большой плотностью населения в отдельных точках (городах) разработана в Институте эпидемиологии и микробиологии им. Н. Ф. Гамалеи АМН СНГ Л. А. Рвачевым как частный случай развитой им математической теории эпидемий, полное описание которой дано в монографии О. В. Барояна и соавт. (1979).
С использованием указанной модели в лаборатории общей эмидемиологии и кибернетики Всесоюзного НИИ гриппа «МЗ СНГ разработана и с 1971 г. внедрена в практику информационно-вычислительная система прогнозирования эпидемий гриппа для территории СНГ.
Информационное обеспечение системы использует данные эпидемиологического надзора за гриппом в стране, осуществляемого Всесоюзным центром по гриппу и ОРЗ и его 32-опорными базами — крупнейшими городами страны. Если в каком-то городе текущая заболеваемость гриппом и ОРЗ превышает установленный порог (толерантный предел для средней неэпидемической заболеваемости), это является признаком начинающейся эпидемии, а заболеваемость в таком городе за первые несколько дней эпидемии служит исходными данными для математического прогнозирования распространения эпидемии гриппа по 100 крупнейшим городам страны, включенным в модель. Прогноз выдается в виде ожидаемого числа больных гриппом в каждом городе на каждый день прогнозируемой эпидемии.
Ошибка по времени измерялась опережением или запаздыванием прогноза, выраженным в днях относительно момента максимальной заболеваемости, зарегистрированной в наблюдаемом городе (∆T), или выраженным в неделях относительно момента начала эпидемии. Точность предсказания уровня максимальной заболеваемости измерялась отношением прогностического числа больных в день пика эпидемии к реально зарегистрированному показателю (∆Н). Для краткости записи использован также критерий «квадрат» (прогноз отвечает этому критерию, если ∆T ≤ 5 и 0,7 ≤ ∆Н ≤ 1,5). Из приведенных таблиц следует, что точность прогноза как по времени развития эпидемии, так и по заболеваемости вполне удовлетворительная.
Практическая значимость прогнозирования развития эпидемий гриппа на территории СНГ для организации профилактических и противоэпидемических мероприятий не нуждается в комментариях. Совпадение динамики реальных эпидемий с данными математических прогнозов важно, кроме того, для доказательства правильности теоретических представлений об особенностях эпидемического процесса при гриппе. Прежде всего это касается положения о том, что механизм передачи при гриппе осуществляется непосредственным контактом больного человека и окружающих его восприимчивых людей, а распространение эпидемии по большим территориям происходит через занос возбудителя из «начальных» городов во все другие по транспортным коммуникациям, поскольку эти утверждения играют при прогнозировании существенную роль (здесь достаточно упомянуть, что в модели используется несколько тысяч коэффициентов пассажирооборота между 100 городами страны, включенными в модель).
«Грипп и его профилактика», А.А. Смородинцев
