{"id":13571,"url":"\/distributions\/13571\/click?bit=1&hash=d83cff4565300d1a2d0608fa73dd700b196f4b77356ac6255703ca3cdf2503d0","title":"\u041a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u044b, \u0440\u0435\u044e\u0437\u044b, \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0436\u0438... \u0414\u043b\u044f \u0447\u0435\u0433\u043e \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e?","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"bf0e0fe0-842c-5899-bb40-4efc00426ccf","isPaidAndBannersEnabled":false}

«Ковидатор»: почувствуй себя Сергеем Собяниным

Вначале была идея: сделать симулятор работы губернатора в условиях пандемии. Эдакий SimCity, только про COVID. Цель — скорее научно-просветительская, потому что необходимость самоизоляции приходится доказывать в спорах. В итоге и был написан «Ковидатор», простая в управлении модель, которая наглядно показывает последствия самых, казалось бы, незначительных решений.

Пример прогноза

Модель построена на платформе AnyLogic — это объективно наиболее мощный и удобный инструмент, в котором можно создать наглядную визуализацию и, самое интересное, выложить модель в облако AnyLogic, чтобы интегрировать её куда угодно, будто это ролик на YouTube. Важно, что у Reshape Analytics уже был опыт работы с этой платформой: мы создавали модели сложных экономических систем для децентрализованных блокчейн проектов и модели логистических систем.

Мы использовали системное, а не агентное моделирование, так как нам важен макроуровень, ситуация в городе или регионе в целом, для наших целей не обязательно отслеживать конкретного больного или следить за койко-местом. Вдобавок исходный код системно-динамической модели нагляднее, почти любой сможет разобраться в «маршрутизации» условных людей.

Сейчас модель состоит из примерно 30 управляющих параметров, которые характеризуют поведение людей и вируса, а также доступные медицинские ресурсы. Кроме параметров как «резервуары» описаны различные состояния множеств людей, которые перетекают по потокам от одного к другому: здоровые, больные без симптомов, амбулаторные, госпитализированные, лежащие в реанимации и т.д. Все изменения отслеживаются на графиках с детализацией в 1 день.

Параметры для моделирования

Мы трижды переписывали модель — она получалась слишком сложной, некрасивой, или требовала еще больше параметров. Казалось, что в интернете публикуется такой объем данных, что собрать нужные не составит труда — но это не так, где-то информация фрагментарна, где-то форматы несопоставимы. Хотя данных есть нестыковки, откровенной манипуляции мы не заметили. Не всегда понятно, когда человек считается заболевшим, выздоровевшим, есть ли задержка во времени — эти критерии могут меняться с большим пониманием вируса.

Данные по тестированиям, чем дальше, тем более репрезентативны. Увеличение объемов тестирования и рост числа выявленных случаев могут быть связаны следующим образом:

● чем больше проходит времени, тем больше вероятности, сделав случайному человеку тест, выявить коронавирус;

● качество тестов растет, уменьшается процент ложноотрицательных, если раньше, чтоб поставить диагноз коронавирус было нужно провести больше тестов, то теперь меньше;

● выявленные случаи ковида с определенного момента могут выявляться не только с помощью теста, но и по клинической картине.

Все эти связи могут приводить к тому, что на один сделанный тест приходится больший процент выявленных больных, что мы в несколько волн и наблюдали.

Сейчас в базу данных модели забиты данные по Москве: по заболевшим, койко-местам, количеству аппаратов ИВЛ, проведенных тестирований и т.д. Так что «играясь» с параметрами можно попытаться понять, возможно ли найти более эффективные решения чем те, что принимает администрация Сергея Собянина.

Параметры для моделирования

С использованием модели справится, наверное, любой. Мы в первую очередь ориентируемся на неподготовленных, но любопытных пользователей — пусть все сами попробуют и поймут, когда лучше вводить режим самоизоляции и стоит ли закупать миллионы тестов. Хотя, конечно, если будет запрос, мы готовы развивать модель, например, чтобы показать, как наиболее эффективно «открывать» отрасли или даже регионы. В целом же «Ковидатор» — это иллюстрация подхода к управлению, доступная всем продвинутая аналитика.

Пример прогноза

Мы видели разные модели — они, как правило, или совсем простые, или слишком академические. Кроме этого, обычно эти модели про распространение вируса между городами и странами и в них не было, например, госпитальных ресурсов и интерактивности. Мы изначально пошли своим путем, хотели сделать интерактивный и наглядный проект с условным названием «Симулятор Собянина». Такого точно больше нет :-)

PS: на моем канале есть демонстрационный ролик, который показывает как работает модель - https://www.youtube.com/watch?v=xlCdo2Wgq6k. Заходите!

0
2 комментария
Sergey Klochko

А ссылка-то где?

Ответить
Развернуть ветку
Мансур Кадимов
Автор

Ссылка:

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 2 комментария
null