Более точный прогноз по коронавирусу могла бы обеспечить геоинформационная математическая модель
Как сообщает ТАСС, математическая модель инфекционного процесса и национальный банк сывороток позволили бы обеспечить более точные прогнозы по распространению коронавируса нового типа в России. Об этом заявил директор НИЦ эпидемиологии и микробиологии имени Н. Ф. Гамалеи Александр Гинцбург в интервью программе "60 минут" на телеканале "Россия-1".
"К сожалению, некоторые инструменты, которые позволяли бы прогнозировать ход развития инфекционного процесса, отсутствуют. Во-первых, необходимо создание математической модели этого процесса. Причем математическая модель должна быть геоинформационной, то есть она должна быть привязана к определенному региону и к определенной стране. Вторым необходимым элементом для научно обоснованных прогнозов является наличие в стране также региональных банков сывороток, которые объединяются в один национальный банк сывороток", - сказал он.
По словам Гинцбурга, благодаря банку сывороток можно получить объективные данные о том, какой популяционный иммунитет к заболеванию в стране имелся на начало его развития, как он меняется в ходе развития данного инфекционного заболевания. С помощью математической модели можно строить графики и делать прогнозы того, как он будет меняться далее, пояснил эксперт.
Глава НИЦ добавил, что при наличии этих необходимых исходных параметров можно давать четкие рекомендации научному сообществу и руководству страны в отношении того, когда пойдет на спад данное инфекционное заболевание". По словам академика, по аналогии с гриппом заболеваемость коронавирусом должна пойти на спад, когда "общий популяционный иммунитет достигнет порядка 70-75%".