З'явіўся алгарытм, які дакладна прадказвае рызыку заражэння і смяротнасці ад каронавіруса

Навукоўцы з Лонданскага ўніверсітэта распрацавалі мадэль, якая дакладна прадказала рызыку заражэння, шпіталізацыі і смерці ад каронавіруса.

hands_5628296_1280.jpg


Мадэль дакладна прадказала смяротнасць ад каронавіруса падчас першай хвалі пандэміі ў Вялікабрытаніі. Алгарытм быў распрацаваны з выкарыстаннем ананімізаваных даных, атрыманых ад больш за 8 мільёнаў чалавек. Даследчыкі ўлічылі ўзрост, этнічную прыналежнасць, індэкс масы цела і іншыя параметры. Загадзя алгарытм пратэставалі на двух наборах даных са студзеня да красавіка і з траўня да чэрвеня 2020 года, каб ацаніць, ці зможа ён дакладна прадказаць рызыкі заражэння інфікавання, шпіталізацыі і смерці ад віруса. У даследаванні на аснове атрыманых даных навукоўцы прыйшлі да высновы, што мадэль "добра сябе паказала" пры прагнозе рызык смерці.
Паводле даных, на 5% насельніцтва з найбольшымі рызыкамі прыходзіцца 75% смерцяў ад каронавіруса. Таксама вынікі пацвярджаюць, што мужчыны і людзі старэйшыя за 70 гадоў маюць больш высокую рызыку смерці. Ад агульнай колькасці памерлых 57,4% былі мужчынамі, 16,7% — прадстаўнікамі этнічных меншасцяў, 82,5% — ва ўзросце 70 гадоў і старэй, 32,3% хварэлі дыябетам другога тыпу, 29,9% дэменцыяй і 23,6% знаходзіліся ў дамах састарэлых. Аўтары даследавання дадалі, што мадэль будзе змяняцца па меры развіцця пандэміі. Навукоўцы маюць намер укараніць мадэль у сістэму аховы здароўя некалькіх раёнаў Лондана, у якіх пражывае каля 2 мільёнаў чалавек.
«У гэтай мадэлі няма інфармацыі аб паводзінах людзей, напрыклад, ці былі яны ізаляваныя або знаходзіліся на працы з павышанай рызыкай заражэння, ці мылі рукі як варта, ці насілі маску, а таксама аб тым, які ўзровень небяспекі ў раёне, дзе пражывае чалавек. Гэтыя адсутныя даныя, верагодна, важней, чым даныя, уключаныя ў мадэль, пры прагназаванні таго, хто падвергнецца заражэнню», — заявіў Дэрэк Хіл, прафесар універсітэцкага каледжа Лондана. На яго думку, у сваім цяперашнім выглядзе алгарытм больш карысны для разумення першай хвалі пандэміі, чым для кіравання другой.
Паводле dev.by