Як уже повідомлялося раніше, паралельно із Робочою групою при Президії НАН України з математичного моделювання проблем, пов’язаних з епідемією SARS-CoV-2 в Україні, свою роботу здійснює Міжвідомча ініціативна робоча група з математичного прогнозування розвитку епідемії коронавірусу COVID-19, що створена при Інституті проблем ринку та економіко-екологічних досліджень НАН України (м. Одеса).
За період з 19 березня до 16 липня 2020 року науковцями Інституту було отримано вагомі результати.
Зокрема, створено сторінки в Facebook і Medium.com та Telegram-канал "Математичне прогнозування розвитку епідемії COVID-19", де з 21-го березня 2020 р. щоденно публікуються (в тому числі англійською мовою) статистичні та прогнозні моніторинги розвитку епідемії в різних країнах світу та Україні, й аналізується точність прогнозів:
https://www.facebook.com/MATHMODELCOVID19 https://t.me/mathmodelcovid19 https://medium.com/@impeerecon На даний час фахівцями МРГ опубліковано результати 117 і 112 статистичних та прогнозних моніторингів відповідно.
Розроблено рекомендації щодо покращення статистичного висвітлення поточного стану та тенденцій розвитку епідемії коронавірусу в ЗМІ, у вітчизняних та міжнародних системах моніторингу розповсюдження коронавірусу, які розповсюджено серед вітчизняних та міжнародних установ, ЗМІ та відомих державних та громадських діячів. За підтримки Президії НАН України ці пропозиції спрямовано також на адресу Секретаря РНБО України.
4-х місячний досвід практичного статистичного та прогнозного моніторингу розвитку епідемії коронавірусу COVID-19 в різних країнах і в світі в цілому, порівняння з активністю провідних університетів світу в цій галузі продемонстрували наявність принципових відмінностей підходу і моделі, розроблених фахівцями МРГ, та їхню високу ефективність.
I. На відміну від класичних моделей математичної епідеміології модель, що запропонована фахівцями МРГ, побудована з урахуванням досвіду макроекономічного моделювання, моделювання науково-технічного прогресу і процесів зростання біологічних систем, що забезпечило їхню більш високу гнучкість ніж у класичних моделей як інструменту прогнозування.
II. Математична модель побудована за принципом моделювання складних систем "як є", тобто без підгонки опису вербальної моделі під широко поширений при розробці класичних математичних моделей розвитку епідемій апарат диференціальних рівнянь. Це дозволило надати всім коефіцієнтам (параметрами) моделі прозорий "фізичний" зміст, що виключно важливо для інтерпретації результатів калібрування моделі і моделювання.
III. Математична модель була зорієнтована на отримання якісних точкових прогнозів, в той час як більшість класичних системних моделей за своєю природою орієнтована на проведення сценарних розрахунків і комп'ютерний аналіз.
IV. Фахівцями МРГ застосовано якісно інший підхід до розв'язання завдання ідентифікації моделі розвитку епідемій, який запозичено з арсеналу методів ідентифікації статистичних моделей і полягає в автоматичному визначенні параметрів моделі по часових статистичних рядах основних показників епідемії шляхом вирішення відповідної задачі оптимізації.
Такий підхід кардинально відрізняється за часовими і трудовими витратами від підходу, що зазвичай використовується при системному моделюванні, коли для визначення кожного параметра моделі проводяться спеціальні дослідження, що передбачають збір та статистичну обробку відповідних даних, однак не гарантують належну точність визначення параметрів моделі.
Все це дозволило стабільно розробляти прогнози розвитку епідемії коронавірусу в різних країнах світу та в Україні високої і, нерідко, надвисокої точності (див. приклади прогнозів та їхніх оцінок у табл. 1 Додатку).
На теперішній час йде підготовка до публікації самої методики та результатів прогнозів у науковому виданні, яке входить до наукометричних баз даних Scopus.
Додаток. Таблиця 1 За інформацією ІПРЕЕД НАН України