Совсем недавно компания Esri анонсировала выход специальной модели прогнозирования распространения коронавируса CHIME (COVID-19 Hospital Impact Model for Epidemics), для ArcGIS Pro 2.5. Ссылка на блог с материалами и видеозаписью доступна здесь.
Если совсем кратко, то модель позволяет на основе численности населения и информации о зараженных людях строить прогнозы заболеваемости в зависимости от факторов, способствующих снижению распространения вирусной инфекции. В расчет можно внести критерии уровня изоляции, времени удвоения количества заболевших.
Американский вариант модели не был адаптирован для использования российских параметров дат, поэтому был доработан Юрием Копиным и доступен для скачивания по ссылке COVID-19-Modeling-v1 . Данные для теста модели представляют ситуацию по регионам РФ на 4 апреля 2020 года, скачать для самостоятельного тестирования можно по ссылке COVID19 РФ 4 апреля .
На скриншоте ниже представлена информация по количеству зарегистрированных больных коронавирусной инфекцией на 4 апреля 2020 года, для классификации применен метод естественных границ для выделения максимально схожих регионов в один класс и разделения отличных регионов по разным классам.
Во вложении к модели находится инструкция по установке, настраиваем доступ к разархивированной папке и запускаем инструмент (ArcGIS Pro 2.5 CHIME Documentation.pdf).
Также во вложении находится подробное описание всех параметров модели (ArcGIS Pro 2.5 CHIME Documentation.pdf), вплоть до детальных данных по оснащению больниц аппаратами ИВЛ и прочего реанимационного оборудования. Но даже без такой информации модель успешно работает на основе данных о численности населения, количестве заболевших, периоде удвоения количества заболевших, степени ограничений на перемещение. Такие параметры можно задать как для всего набора данных, так и, при их наличии, отдельных регионов (данные должны быть записаны в отдельные поля), позволяя строить прогноз как на всю территорию по одинаковым параметрам, так и предоставляя более адресные прогнозы (например, по отдельным субъектам Российской Федерации).
Мы добавили данные из Федеральной службы государственной статистики по численности населения (поле population) на 2019 год, данные по случаям заболевания (поле number_of_cases), указали количество дней для прогноза (60 дней — 3 июня 2020 года), дату начала и ID полигона.
Дополнительно указаны следующие параметры, мы не претендуем на экспертизу в эпидемиологии, используем их для демонстрации работы инструмента, с ними можно работать для получения более достоверных прогнозов:
- Количество дней для удвоения количества заболевших (для 4 апреля значение составляет 5 дней)
- Социальная дистанцированность % — оставляем по умолчанию, эта мера определяет сокращение социальных контактов между людьми.
- % госпитализированных от общей численности населения — оставляем по умолчанию, вы можете указать реальные значения на основе дашборда по заболеваемости коронавирусом в РФ
- Подробные данные о количестве пациентов, нуждающихся в ИВЛ и реанимации у нас отсутствуют, поэтому оставляем значения по умолчанию.
При наличии данных на каждый регион (другую единицу АТД) заполните раздел Field-Based Model Parameters.
При наличии данных об оснащении больниц можно заполнить раздел Additional Outputs for Visualization.
После работы модели получены следующие результаты:
1.Наибольшее количество заболевших в период прогноза
2. Госпитализация на прогнозную дату (3 июня 2020 года)
3. Госпитализация на 3 июня 2020 года в Москве, прогноз количества заболевших и выздоровевших.
4. Прогнозный график с количеством заболевших, нуждающихся в госпитализации и, отдельно, в специальных формах госпитализации.
5. Знаменитая кривая нормального распределения заболеваемости, которую стремятся сгладить.
Изображение получено с сайта https://www.bbc.com/russian/features-51834576
В нашем случае на 3 июня пик для всей страны не пройден, но, повторим, что внесенные параметры по госпитализации взяты по умолчанию и требуют уточнения. Также на точность может влиять оценка уровня изоляции населения и других мер, принимаемых для замедления распространения болезни.
Если вы хотите протестировать модель самостоятельно, то вам потребуется программа ArcGIS Pro 2.5, модель COVID-19-Modeling-v1 , данные regions_shp040420 . Пишите о своих результатах в наши социальные сети и на почту market@esri-cis.ru
Будьте здоровы и не поддавайтесь панике!
