Forwarded from Малоизвестное интересное
Эпидемию коронавируса остановят, а эпидемию фейков о нем – нет.
Борьба с дезинформацией и теорией заговора об эпидемиях дает обратный эффект.
Вокруг уханьского короновируса растет клубок сенсационно-истерических мифов: вирус рукотворный, это утекшая из США в Китай секретная разработка, это вырвавшееся из-под контроля биооружие, вирус превратится в испанку 21 века и погибнут сотни миллионов …
Для предотвращения нарастающей паники в большинстве стран разворачиваются кампании противодействия этим фейкам.
Смогут ли они победить фейки и остановить нарастающий массовый психоз?
Однозначно нет. И вот доказательство.
Цифровые медиа кардинально изменили мир. Полной картины этого мы пока не знаем. Она будет проясняться еще не одно десятилетие.
Однако, путем серьезных экспериментальных исследований уже установлено:
существующие подходы в борьбе с дезинформацией и теориями заговора об эпидемиях и вспышках заболеваний не только неэффективны, но даже контрпродуктивны.
Двухлетняя серия полевых экспериментов бразильских исследователей, посвященная попыткам коррекции в массовом сознании мифов о лихорадке Зика, показала:
• исправление мифологической чуши почти не происходит (люди продолжают верить в нее);
• возникает дополнительный ущерб из-за того, что многие перестают верить правдивым фактам о болезни и способах ее распространения.
Авторы интерпретируют столь обескураживающие результаты так.
✔️ Когда общий уровень знаний населения по конкретному вопросу низок, любые попытки повысить этот уровень во время кризиса идут лишь во вред, - поздно пить Боржоми.
Как вы понимаете, такой вывод относится не только к фейкам об эпидемиях.
В эпоху цифровых медиа нужно вырабатывать принципиально новые способы борьбы с мифообразующими фейками. Старый привычный подход - донесение правдивой информации, - в мире больше не работает.
Исследование: The effects of corrective information about disease epidemics and outbreaks: Evidence from Zika and yellow fever in Brazi
Это исследование еще раз подтверждает:
- торжество эффекта Даннинга-Крюгера (метакогнитивное искажение типа «чем тупее, тем уверенней в себе»);
- и окончательный крах «модели дефицита знаний».
И о том, и другом см. мой пост
#Эпидемия #ИнтеллектуальнаяСлепота #Вызовы21века
Борьба с дезинформацией и теорией заговора об эпидемиях дает обратный эффект.
Вокруг уханьского короновируса растет клубок сенсационно-истерических мифов: вирус рукотворный, это утекшая из США в Китай секретная разработка, это вырвавшееся из-под контроля биооружие, вирус превратится в испанку 21 века и погибнут сотни миллионов …
Для предотвращения нарастающей паники в большинстве стран разворачиваются кампании противодействия этим фейкам.
Смогут ли они победить фейки и остановить нарастающий массовый психоз?
Однозначно нет. И вот доказательство.
Цифровые медиа кардинально изменили мир. Полной картины этого мы пока не знаем. Она будет проясняться еще не одно десятилетие.
Однако, путем серьезных экспериментальных исследований уже установлено:
существующие подходы в борьбе с дезинформацией и теориями заговора об эпидемиях и вспышках заболеваний не только неэффективны, но даже контрпродуктивны.
Двухлетняя серия полевых экспериментов бразильских исследователей, посвященная попыткам коррекции в массовом сознании мифов о лихорадке Зика, показала:
• исправление мифологической чуши почти не происходит (люди продолжают верить в нее);
• возникает дополнительный ущерб из-за того, что многие перестают верить правдивым фактам о болезни и способах ее распространения.
Авторы интерпретируют столь обескураживающие результаты так.
✔️ Когда общий уровень знаний населения по конкретному вопросу низок, любые попытки повысить этот уровень во время кризиса идут лишь во вред, - поздно пить Боржоми.
Как вы понимаете, такой вывод относится не только к фейкам об эпидемиях.
В эпоху цифровых медиа нужно вырабатывать принципиально новые способы борьбы с мифообразующими фейками. Старый привычный подход - донесение правдивой информации, - в мире больше не работает.
Исследование: The effects of corrective information about disease epidemics and outbreaks: Evidence from Zika and yellow fever in Brazi
Это исследование еще раз подтверждает:
- торжество эффекта Даннинга-Крюгера (метакогнитивное искажение типа «чем тупее, тем уверенней в себе»);
- и окончательный крах «модели дефицита знаний».
И о том, и другом см. мой пост
#Эпидемия #ИнтеллектуальнаяСлепота #Вызовы21века
Science
The effects of corrective information about disease epidemics and outbreaks: Evidence from Zika and yellow fever in Brazil
Disease epidemics and outbreaks often generate conspiracy theories and misperceptions that mislead people about the risks they face and how best to protect themselves. We investigate the effectiveness of interventions aimed at combating false and unsupported…
Forwarded from Малоизвестное интересное
Почему не удается остановить коронавирус.
Математика пандемии и парадокс забора.
Расчеты показывают, - если бы не были введены ограничения на поездки и карантины, число новых подтвержденных случаев заболевания только за сегодня увеличилось бы на 6 млн., а общее число заболевших составило бы 20 млн.
Матмодель эпидемии четко показывает, что нужно сделать, чтобы превратить быстрый экспоненциальный рост заболевания в его быстрый экспоненциальный спад.
Нужно изменить контактную сеть людей путем:
1) целенаправленной индивидуальной изоляции;
2) раннего выявления симптомов;
3) уменьшения социальных связей;
4) установления границ личных и групповых перемещений.
Вроде бы, так и делается. Но что-то не работает.
Что? И почему?
Ответ на 1й вопрос дает Кентаро Ивата, эксперт по инфекционным заболеваниям в Университете Кобе, прибывший на Diamond Princess за день до того, как японское правительство начало выпускать пассажиров из находившегося под карантином круизного судна. То, что увидел Кентаро Ивата, потрясло его.
«Карантин, организованный на корабле, был совершенно неадекватен с точки зрения инфекционного контроля».
И это у педантичных и аккуратных японцев!
Трудно представить, что у немцев, американцев или кого хотите еще карантины устроены сильно лучше.
Ответ на 2й вопрос сложнее.
Есть такой крайне малоизвестный у нас «парадокс забора» - чем более безопасный мир люди пытаются для себя создать, тем опаснее он становится.
Это сложная проблема, которая, в условиях постоянного усложнения мира (в 1ю очередь, рост масштабов и связанности), становится все труднее решать.
За более подробным пояснением парадокса забора можете обратиться, например, сюда и сюда. Я же напишу просто и коротко.
Этот парадокс – штука страшная и очень распространенная.
• В попытках снизить какой-то риск, люди сооружают «забор», якобы, этот риск снижающий (например, ставят ограждение у края пропасти или вводят карантин).
• Но эта ограда работает лишь когда все более или менее спокойно (народа у пропасти мало или эпидемия сезонная).
• А когда вдруг случается паника (народа прибыло много и началась давка или эпидемия вроде коронавируса), забор падает и гибнет куча народу.
Что в сухом остатке?
Пара соображений.
1) При обычном шапкозакидательском и спустяруковавном подходе к карантину, коронавирус не остановить. Пора осознать необычность ситуации, ибо когда начнется паника, «карантинные заборы» просто снесут (см. сериал «Эпидемия»).
2) Безотносительно эпидемии коронавируса, парадокс забора – один из самых опасных факторов, угрожающих человечеству в усложняющемся мире.
- Мы уверены, что «заборы» типа автомобильных ABS лишь снижают риск смерти людей.
- Но на самом деле, риск снижается лишь там, где машины едут медленно, а когда они едут быстро, то совсем наоборот.
«Заборы» отжигают хвосты распределений тяжести инцидентов, поскольку люди переносят выгоды безопасности на эффективность работы систем.
Это то, о чем не устает говорить Нассим Талеб.
Это проблема т.н. ятрогенных ситуаций (iatrogenic) – от термина, означающего ухудшение состояния больного, которое проявляется во время лечения.
Короче, если делаете забор, укрепите его на непредвиденный случай.
Или вообще не делайте забора. И пусть люди лучше опасаются и путем саморегуляции ограничивают свои риски сами.
Ибо плохой карантин – самый действенный способ усилить эпидемию.
#ПарадоксЗабора #Эпидемия
Математика пандемии и парадокс забора.
Расчеты показывают, - если бы не были введены ограничения на поездки и карантины, число новых подтвержденных случаев заболевания только за сегодня увеличилось бы на 6 млн., а общее число заболевших составило бы 20 млн.
Матмодель эпидемии четко показывает, что нужно сделать, чтобы превратить быстрый экспоненциальный рост заболевания в его быстрый экспоненциальный спад.
Нужно изменить контактную сеть людей путем:
1) целенаправленной индивидуальной изоляции;
2) раннего выявления симптомов;
3) уменьшения социальных связей;
4) установления границ личных и групповых перемещений.
Вроде бы, так и делается. Но что-то не работает.
Что? И почему?
Ответ на 1й вопрос дает Кентаро Ивата, эксперт по инфекционным заболеваниям в Университете Кобе, прибывший на Diamond Princess за день до того, как японское правительство начало выпускать пассажиров из находившегося под карантином круизного судна. То, что увидел Кентаро Ивата, потрясло его.
«Карантин, организованный на корабле, был совершенно неадекватен с точки зрения инфекционного контроля».
И это у педантичных и аккуратных японцев!
Трудно представить, что у немцев, американцев или кого хотите еще карантины устроены сильно лучше.
Ответ на 2й вопрос сложнее.
Есть такой крайне малоизвестный у нас «парадокс забора» - чем более безопасный мир люди пытаются для себя создать, тем опаснее он становится.
Это сложная проблема, которая, в условиях постоянного усложнения мира (в 1ю очередь, рост масштабов и связанности), становится все труднее решать.
За более подробным пояснением парадокса забора можете обратиться, например, сюда и сюда. Я же напишу просто и коротко.
Этот парадокс – штука страшная и очень распространенная.
• В попытках снизить какой-то риск, люди сооружают «забор», якобы, этот риск снижающий (например, ставят ограждение у края пропасти или вводят карантин).
• Но эта ограда работает лишь когда все более или менее спокойно (народа у пропасти мало или эпидемия сезонная).
• А когда вдруг случается паника (народа прибыло много и началась давка или эпидемия вроде коронавируса), забор падает и гибнет куча народу.
Что в сухом остатке?
Пара соображений.
1) При обычном шапкозакидательском и спустяруковавном подходе к карантину, коронавирус не остановить. Пора осознать необычность ситуации, ибо когда начнется паника, «карантинные заборы» просто снесут (см. сериал «Эпидемия»).
2) Безотносительно эпидемии коронавируса, парадокс забора – один из самых опасных факторов, угрожающих человечеству в усложняющемся мире.
- Мы уверены, что «заборы» типа автомобильных ABS лишь снижают риск смерти людей.
- Но на самом деле, риск снижается лишь там, где машины едут медленно, а когда они едут быстро, то совсем наоборот.
«Заборы» отжигают хвосты распределений тяжести инцидентов, поскольку люди переносят выгоды безопасности на эффективность работы систем.
Это то, о чем не устает говорить Нассим Талеб.
Это проблема т.н. ятрогенных ситуаций (iatrogenic) – от термина, означающего ухудшение состояния больного, которое проявляется во время лечения.
Короче, если делаете забор, укрепите его на непредвиденный случай.
Или вообще не делайте забора. И пусть люди лучше опасаются и путем саморегуляции ограничивают свои риски сами.
Ибо плохой карантин – самый действенный способ усилить эпидемию.
#ПарадоксЗабора #Эпидемия
Forwarded from Малоизвестное интересное
Ярко зеленым цветом показана зона повышенного риска распространения эпидемии коронавируса в марте-апреле. Моделирование на основе данных за ноябрь 2019 – февраль 2020 показало:
вероятность эпидемических вспышек возрастает в регионах со средней температурой 5-11 ° C и влажностью 47-79%.
Это может означать, что апрель станет критическим месяцем для вспышек эпидемии в крупнейших российских городах: Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Казани …
Подробней:
- популярно https://swarajyamag.com/insta/umsom-virologists-use-weather-modeling-data-to-predict-potential-spread-and-seasonality-for-covid-19
- научно
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3553027
#Эпидемия
вероятность эпидемических вспышек возрастает в регионах со средней температурой 5-11 ° C и влажностью 47-79%.
Это может означать, что апрель станет критическим месяцем для вспышек эпидемии в крупнейших российских городах: Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Казани …
Подробней:
- популярно https://swarajyamag.com/insta/umsom-virologists-use-weather-modeling-data-to-predict-potential-spread-and-seasonality-for-covid-19
- научно
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3553027
#Эпидемия
Forwarded from Малоизвестное интересное
Мир на развилке выбора пути борьбы с COVID-19
Медики и математики спорят, какой путь верный.
Проблема в том, что точный ответ не знает никто. А цена вопроса – много жизней.
Вариантов борьбы с вирусом два.
1) «Смягчение» с целью замедлить распространение, путем изоляции подозреваемых инфицированных и членов их семей, но без ограничений для общества в целом (пример - Британия)
2) «Подавление» с целью обратить рост эпидемии вспять, сократив количество заражений до низкого уровня и сохранения это на неопределенный срок, путем ограничений для общества в целом (пример - Италия)
Эпидемиологи с высочайшей репутацией придерживаются прямо противоположных позиций.
«Массовое блокирование мира с потенциально огромными социальными и финансовыми последствиями может быть совершенно иррациональным. Это как слон, на которого напала домашняя кошка. В возбуждении пытаясь избавиться от кошки, слон случайно спрыгивает со скалы и умирает»
Это мнение Д. Иоаннидиса - профессора эпидемиологии Стэнфордском универе и со-директора Стэнфордского инновационного центра мета-исследований.
Мы не должны принимать решения без надежных данных. А их у нас пока нет
- пишет Иоаннидис.
Иными словами, Иоаннидис пока за политику «смягчения».
Прямо противоположное мнение у Майкла Райана - Исполнительный директор Программы ВОЗ по чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения.
Если вы будете делать лишь ходы, в которых абсолютно уверены, вы никогда не выиграете у эпидемии… Чтоб победить, вы должны всегда ходить первым, опережая противника… Таков главный урок, вынесенный нами из подавления предыдущих эпидемий.
Из слов Райана можно сделать вывод, что он за политику «подавление».
У математиков, строящих модели эпидемии (только так можно предсказать их развитие) мнения также противоположные.
Взорвавший британское общество доклад группы Фергюсона из Имперского колледжа основан на новой матмодели.
Из результатов моделирования следует, что правительство Британии капитально лопухнулось, приняв политику «смягчения».
«Смягчение последствий вряд ли будет осуществимо без многократного превышения лимитов аварийных мощностей систем здравоохранения Великобритании и США, возможно, в восемь раз».
В этом сценарии команда Имперского колледжа предсказала 250 000 смертей в Великобритании.
«Мы рассчитывали на создание стадного иммунитета. Теперь мы понимаем, что с этим невозможно справиться», - заявил журналистам на брифинге в понедельник профессор Азра Гани, соавтор отчета, заведующий кафедрой эпидемиологии инфекционных заболеваний.
Другая группа известных математиков, работающих с матмоделями эпидемий в NECSI (Бар-Ям и Со), считает, что в модели Фергюсона много чего не учтено. И что группа Фергюсона поторопилась с выводами.
А сегодня председатель Всемирной медицинской ассоциации Франк Ульрих Монтгомери высказался против запрета для граждан покидать свои дома с целью не допустить дальнейшего распространения пандемии.
«Я не сторонник локдаунов. Тот, кто вводит подобные меры, должен также объяснить, когда и как он намерен их отменить.»
Так какой путь верный?
Не будучи ни эпидемиологом, ни математиком, лишь напомню вывод Нассима Талеба.
«В реальном мире, при отсутствии надежных данных, необходимо снижать риски, используя наиболее надежный (помехоустойчивый при моделировании) метод.»
#Эпидемия
Медики и математики спорят, какой путь верный.
Проблема в том, что точный ответ не знает никто. А цена вопроса – много жизней.
Вариантов борьбы с вирусом два.
1) «Смягчение» с целью замедлить распространение, путем изоляции подозреваемых инфицированных и членов их семей, но без ограничений для общества в целом (пример - Британия)
2) «Подавление» с целью обратить рост эпидемии вспять, сократив количество заражений до низкого уровня и сохранения это на неопределенный срок, путем ограничений для общества в целом (пример - Италия)
Эпидемиологи с высочайшей репутацией придерживаются прямо противоположных позиций.
«Массовое блокирование мира с потенциально огромными социальными и финансовыми последствиями может быть совершенно иррациональным. Это как слон, на которого напала домашняя кошка. В возбуждении пытаясь избавиться от кошки, слон случайно спрыгивает со скалы и умирает»
Это мнение Д. Иоаннидиса - профессора эпидемиологии Стэнфордском универе и со-директора Стэнфордского инновационного центра мета-исследований.
Мы не должны принимать решения без надежных данных. А их у нас пока нет
- пишет Иоаннидис.
Иными словами, Иоаннидис пока за политику «смягчения».
Прямо противоположное мнение у Майкла Райана - Исполнительный директор Программы ВОЗ по чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения.
Если вы будете делать лишь ходы, в которых абсолютно уверены, вы никогда не выиграете у эпидемии… Чтоб победить, вы должны всегда ходить первым, опережая противника… Таков главный урок, вынесенный нами из подавления предыдущих эпидемий.
Из слов Райана можно сделать вывод, что он за политику «подавление».
У математиков, строящих модели эпидемии (только так можно предсказать их развитие) мнения также противоположные.
Взорвавший британское общество доклад группы Фергюсона из Имперского колледжа основан на новой матмодели.
Из результатов моделирования следует, что правительство Британии капитально лопухнулось, приняв политику «смягчения».
«Смягчение последствий вряд ли будет осуществимо без многократного превышения лимитов аварийных мощностей систем здравоохранения Великобритании и США, возможно, в восемь раз».
В этом сценарии команда Имперского колледжа предсказала 250 000 смертей в Великобритании.
«Мы рассчитывали на создание стадного иммунитета. Теперь мы понимаем, что с этим невозможно справиться», - заявил журналистам на брифинге в понедельник профессор Азра Гани, соавтор отчета, заведующий кафедрой эпидемиологии инфекционных заболеваний.
Другая группа известных математиков, работающих с матмоделями эпидемий в NECSI (Бар-Ям и Со), считает, что в модели Фергюсона много чего не учтено. И что группа Фергюсона поторопилась с выводами.
А сегодня председатель Всемирной медицинской ассоциации Франк Ульрих Монтгомери высказался против запрета для граждан покидать свои дома с целью не допустить дальнейшего распространения пандемии.
«Я не сторонник локдаунов. Тот, кто вводит подобные меры, должен также объяснить, когда и как он намерен их отменить.»
Так какой путь верный?
Не будучи ни эпидемиологом, ни математиком, лишь напомню вывод Нассима Талеба.
«В реальном мире, при отсутствии надежных данных, необходимо снижать риски, используя наиболее надежный (помехоустойчивый при моделировании) метод.»
#Эпидемия
STAT
A fiasco in the making? As the coronavirus pandemic takes hold, we are making decisions without reliable data
A fiasco in the making? As the #coronavirus pandemic takes hold, we are making decisions without reliable data.
Forwarded from Малоизвестное интересное
Тайваньский подход – образец для мира.
Сдерживание пандемии и эффективное цифровое общество имеют общую основу.
Пандемия COVID-19 стала серьезнейшим испытанием систем управления, социальных и технологических систем многих государств.
• Обе сверхдержавы – Китай и США, - облажались (по-разному, но непростительно сильно) на начальной стадии пандемии.
• Бюрократический и технофобный Евросоюз движется по еще более опасной траектории эпидемии.
• Зато Тайвань выступил в роли супермена.
Про успех Тайваня на начальной фазе эпидемии я уже коротко писал.
Куда более детальный и глубокий разбор причин этого феномена делают Глен Вейл и Джарон Ланье в новой статье «Как гражданские технологии могут помочь остановить пандемию. Первоначальный успех Тайваня - модель для остального мира»
Новая статья продолжает тему предыдущей, о которой я писал вчера.
Речь об альтернативной парадигме (идеологииции/философии) цифровизации мира, цель которой:
• не автоматизация, заменяющая людей,
• а повышение эффективности их коллективной деятельности.
Кейсом новой статьи является подход Тайваня на этапе разгона пандемии – один из, если не самый успешный подход среди всех стран мира. Основанный на слиянии технологий, активизма и гражданского участия, этот подход стал самым сильным иммунным ответом страны на новый коронавирус.
Обмен информацией снизу-вверх, партнерские отношения между государственным и частным секторами, «хактивизм» (активизм путем создание быстро сварганенных, но годных для апробации пилотных версий онлайновых госсервисов) и коллективные действия на основе широкого участия, - были центральными факторами успеха страны в координации согласованных и прозрачных ответов на вызовы коронавируса.
Конкретные примеры читайте в статье. Мне же хочется обратить ваше внимание на особый момент – что значит подход Тайваня в более широком контексте идеологии (философии) развития цифровых технологий и, естественно, того, что мы называем ИИ.
Обе цифровые сверхдержавы Китай и США имеют технократическое, нисходящее видение будущего, в котором небольшая цифровая элита, сконцентрированная в нескольких технологических центрах и в значительной степени отделенная от проблем остального населения, производит инструменты, предназначенные для использования остальным населения.
И хотя локус этой элиты разный – КПК и технологические центры Западного побережья, - их логика и мотивация схожи:
• нисходящий надзор за населением, осуществляемый государством;
• движимый рекламой бизнес западных техногигантов.
Зарождающаяся тайваньская модель иная. Она основана:
- не на вытеснении людей из активной деятельности и превращения в поставщиков данных и потребителей цифровых услуг;
- не на тщетных попытках (как пытается делать Европа) ограничить пугающий вред надзора за населением;
- а на превращении цифровых технологий в инструмент коллективного демократического творчества.
Тем самым Тайвань демонстрирует миру модель, имеющую большие перспективы в продолжающейся борьбе не только с коронавирусом, но и с угрожающим антиутопическим технологическим будущим.
Ведь «Каждая эпоха должна иметь свои утопии. Тем и живем», - продолжаю я этот разговор в сегодняшнем интервью ответственному редактору приложения «НГ-сценарии» Юрию Соломонову.
На фото: офис-менеджер тайваньского банка следит за температурой клиентов до того, как они войдут в здание. Источник
#Эпидемия #Будущее
Сдерживание пандемии и эффективное цифровое общество имеют общую основу.
Пандемия COVID-19 стала серьезнейшим испытанием систем управления, социальных и технологических систем многих государств.
• Обе сверхдержавы – Китай и США, - облажались (по-разному, но непростительно сильно) на начальной стадии пандемии.
• Бюрократический и технофобный Евросоюз движется по еще более опасной траектории эпидемии.
• Зато Тайвань выступил в роли супермена.
Про успех Тайваня на начальной фазе эпидемии я уже коротко писал.
Куда более детальный и глубокий разбор причин этого феномена делают Глен Вейл и Джарон Ланье в новой статье «Как гражданские технологии могут помочь остановить пандемию. Первоначальный успех Тайваня - модель для остального мира»
Новая статья продолжает тему предыдущей, о которой я писал вчера.
Речь об альтернативной парадигме (идеологииции/философии) цифровизации мира, цель которой:
• не автоматизация, заменяющая людей,
• а повышение эффективности их коллективной деятельности.
Кейсом новой статьи является подход Тайваня на этапе разгона пандемии – один из, если не самый успешный подход среди всех стран мира. Основанный на слиянии технологий, активизма и гражданского участия, этот подход стал самым сильным иммунным ответом страны на новый коронавирус.
Обмен информацией снизу-вверх, партнерские отношения между государственным и частным секторами, «хактивизм» (активизм путем создание быстро сварганенных, но годных для апробации пилотных версий онлайновых госсервисов) и коллективные действия на основе широкого участия, - были центральными факторами успеха страны в координации согласованных и прозрачных ответов на вызовы коронавируса.
Конкретные примеры читайте в статье. Мне же хочется обратить ваше внимание на особый момент – что значит подход Тайваня в более широком контексте идеологии (философии) развития цифровых технологий и, естественно, того, что мы называем ИИ.
Обе цифровые сверхдержавы Китай и США имеют технократическое, нисходящее видение будущего, в котором небольшая цифровая элита, сконцентрированная в нескольких технологических центрах и в значительной степени отделенная от проблем остального населения, производит инструменты, предназначенные для использования остальным населения.
И хотя локус этой элиты разный – КПК и технологические центры Западного побережья, - их логика и мотивация схожи:
• нисходящий надзор за населением, осуществляемый государством;
• движимый рекламой бизнес западных техногигантов.
Зарождающаяся тайваньская модель иная. Она основана:
- не на вытеснении людей из активной деятельности и превращения в поставщиков данных и потребителей цифровых услуг;
- не на тщетных попытках (как пытается делать Европа) ограничить пугающий вред надзора за населением;
- а на превращении цифровых технологий в инструмент коллективного демократического творчества.
Тем самым Тайвань демонстрирует миру модель, имеющую большие перспективы в продолжающейся борьбе не только с коронавирусом, но и с угрожающим антиутопическим технологическим будущим.
Ведь «Каждая эпоха должна иметь свои утопии. Тем и живем», - продолжаю я этот разговор в сегодняшнем интервью ответственному редактору приложения «НГ-сценарии» Юрию Соломонову.
На фото: офис-менеджер тайваньского банка следит за температурой клиентов до того, как они войдут в здание. Источник
#Эпидемия #Будущее
Forwarded from Малоизвестное интересное
На каждый газ есть противогаз.
COVID-19 силён, но сетевая наука сильнее.
Коронавирус стремительно опускает уверенность в силы современной науки ниже плинтуса. Люди умирают, а лекарств нет. Вакцина же, в лучшем случае, появится в массовом производстве не раньше 2021.
Но как говорят любимые мною герои Василия Звягинцева, - «на каждый газ есть противогаз». И таким противогазом для коронавируса может стать сетевая наука, ведомая «Эйнштейном XXI века» Альбертом-Ласло Барабаши.
Менее 10 дней потребовалось «великолепной дюжине» сетевых профи (Ашер Амели, Альберт-Ласло Барабаши, Сяо Ган, Дина Гиассиан, Дейзи Морселли Гизи, Этало До Валле, Джозеф Лоскальцо, Гресия Моралес, Хелия Санчес, Онур Варол, Маринка Цитник, Николетт Ли) для получения списка приоритетных кандидатов в лекарства против COVID-19 с использованием инструментов сетевой медицины.
Вот промежуточные результаты.
1. Была составлена карта целевых белков COVID-19 в пространстве 229 заболеваний и карта 332 человеческих белков, с которыми связываются вирусные белки.
2. Авторы идентифицировали ткани человека, которые экспрессируют белки, необходимые вирусу. Эти ткани / органы, которые могут быть заражены вирусом.
3. С помощью машинного обучения, определили, как мишени вируса COVID-19 (на приложенном рисунке показаны красным цветом), охватывают весь человеческий интерактом (совокупность всех белковых взаимодействий друг с другом)
4. Модель предсказала, что вирус может проникать и повреждать множественные ткани головного мозга у пациентов с COVID-19 (о первых подтверждениях этого прогноза вчера написала NYT)
5. Также неожиданным является прогноз, что вирус может проникать в репродуктивную систему (влагалище, матка, яичко, шейка матки, яичник). Об этом еще никому не известно. И лаба Барабаши просит медийные ресурсы мира оповестить врачей об этом.
6. Самое главное.
Сетевое картирование 332 человеческих белков позволило обнаружить 4 продуктопровода для перепрофилирования существующих лекарств на борьбу с коронавирусом.
В результате п. 6 уже сделано следующее.
• Составлен перечень препаратов, модулирующих экспрессию белков, на которые нацелен COVID-19, - это потенциальные кандидаты стать лекарством для лечения коронавируса.
• Построенный на основе машинного обучения прогнозный продуктопровод, представляет подграфы связок «лекарство-болезнь» в виде точек в низкоразмерных укладках графа. Полученные в результате укладки сочетаний «лекарство-болезнь» ранжировали для всех известных лекарственных препаратов на основе их прогнозной эффективности против COVID-19.
• Четыре прогнозирующих продуктоконвейера создали одиннадцать отранжированных списков, объединенных в единый рейтинг из 7600 сочетаний «лекарство-болезнь».
Следует понимать - учитывая головокружительный темп, все эти результаты пока предварительные и будут улучшаться, по мере того, как авторы будут копать глубже. Это лишь результат первых 10 дней работы «великолепной дюжины» сетевых профи.
Но одно уже ясно. Надежда на радикальное ускорение поиска лекарств есть.
Лекарства против коронавируса будут найдены прорывными методами сетевой медицины.
#Эпидемия
COVID-19 силён, но сетевая наука сильнее.
Коронавирус стремительно опускает уверенность в силы современной науки ниже плинтуса. Люди умирают, а лекарств нет. Вакцина же, в лучшем случае, появится в массовом производстве не раньше 2021.
Но как говорят любимые мною герои Василия Звягинцева, - «на каждый газ есть противогаз». И таким противогазом для коронавируса может стать сетевая наука, ведомая «Эйнштейном XXI века» Альбертом-Ласло Барабаши.
Менее 10 дней потребовалось «великолепной дюжине» сетевых профи (Ашер Амели, Альберт-Ласло Барабаши, Сяо Ган, Дина Гиассиан, Дейзи Морселли Гизи, Этало До Валле, Джозеф Лоскальцо, Гресия Моралес, Хелия Санчес, Онур Варол, Маринка Цитник, Николетт Ли) для получения списка приоритетных кандидатов в лекарства против COVID-19 с использованием инструментов сетевой медицины.
Вот промежуточные результаты.
1. Была составлена карта целевых белков COVID-19 в пространстве 229 заболеваний и карта 332 человеческих белков, с которыми связываются вирусные белки.
2. Авторы идентифицировали ткани человека, которые экспрессируют белки, необходимые вирусу. Эти ткани / органы, которые могут быть заражены вирусом.
3. С помощью машинного обучения, определили, как мишени вируса COVID-19 (на приложенном рисунке показаны красным цветом), охватывают весь человеческий интерактом (совокупность всех белковых взаимодействий друг с другом)
4. Модель предсказала, что вирус может проникать и повреждать множественные ткани головного мозга у пациентов с COVID-19 (о первых подтверждениях этого прогноза вчера написала NYT)
5. Также неожиданным является прогноз, что вирус может проникать в репродуктивную систему (влагалище, матка, яичко, шейка матки, яичник). Об этом еще никому не известно. И лаба Барабаши просит медийные ресурсы мира оповестить врачей об этом.
6. Самое главное.
Сетевое картирование 332 человеческих белков позволило обнаружить 4 продуктопровода для перепрофилирования существующих лекарств на борьбу с коронавирусом.
В результате п. 6 уже сделано следующее.
• Составлен перечень препаратов, модулирующих экспрессию белков, на которые нацелен COVID-19, - это потенциальные кандидаты стать лекарством для лечения коронавируса.
• Построенный на основе машинного обучения прогнозный продуктопровод, представляет подграфы связок «лекарство-болезнь» в виде точек в низкоразмерных укладках графа. Полученные в результате укладки сочетаний «лекарство-болезнь» ранжировали для всех известных лекарственных препаратов на основе их прогнозной эффективности против COVID-19.
• Четыре прогнозирующих продуктоконвейера создали одиннадцать отранжированных списков, объединенных в единый рейтинг из 7600 сочетаний «лекарство-болезнь».
Следует понимать - учитывая головокружительный темп, все эти результаты пока предварительные и будут улучшаться, по мере того, как авторы будут копать глубже. Это лишь результат первых 10 дней работы «великолепной дюжины» сетевых профи.
Но одно уже ясно. Надежда на радикальное ускорение поиска лекарств есть.
Лекарства против коронавируса будут найдены прорывными методами сетевой медицины.
#Эпидемия
Forwarded from Малоизвестное интересное
Уже спасено 59 тыс. жизней в 11 странах.
Что будет в апреле – новая среднесрочная модель.
Краткосрочные модели хода пандемии устойчиво показывают 95%-ную точность прогнозов. На 6 дней вперед можно точно предсказать ход эпидемии в любой стране.
Точность долгосрочных прогнозов пока неизвестна. Ее мы узнаем через год и более. Но эти прогнозы критически важны при выработке и корректировках национальных стратегий борьбы с пандемией. Текущий вывод из анализа долгосрочных прогнозов – оптимальна смешанная стратегия (периодическое массированное тушение вспышек эпидемии путем всяческих ограничительных мер).
Но самое важное сейчас – среднесрочные прогнозы. Их важность в сочетании 2х факторов:
1. Такие прогнозы достаточно точные.
2. На них ориентируются власти в принятии и корректировках национальных политик (властям краткосрочные прогнозы не интересны, т.к. скорость реакции власти слишком низкая для реакции на них; а долгосрочные прогнозы властям не интересны из-за принципиальной недоказуемости их достоверности).
Самый известный среднесрочный прогноз был разработан группой британского эпидемиолога Нила Фергюсона и опубликован Imperial College COVID-19 Response Team. Именно этот прогноз заставил в марте власти Великобритании и США сменить их стратегии со смягчения на борьбу с вирусом.
И вот опубликован новый отчет «Оценка количества инфекций и влияния нефармацевтических вмешательств на COVID-19 в 11 европейских странах». Этот отчет позволяет:
(1) на основе обновленной и уточненной модели сравнить результативность мер, предпринятых в течение марта властями 11 стран Европы;
(2) использовать среднесрочные прогнозы обновленной модели при выборе национальных политики на апрель для этих (и не только) стран.
• На приложенной картинке показано какие меры и когда были предприняты 11 странами. Судя по картинке, складывается впечатление, что медлительнее нас при введении ограничений были только англичане.
• А вот на этой таблице показаны оценки долей инфицированного населения по странам: разброс велик – от 0.41% в Норвегии до 15% в Испании, что отражает относительные стадии эпидемии. Для справки, в России этот показатель официально равен 0,003%. Но по словам Голиковой, можно предположить, что реальная цифра 5%, и значит Россия где-то между Италией и Бельгией.
• Введенные властями меры во всех 11 странах позволили до 31 марта предотвратить примерно 59 тыс. смертей (95%-ный доверительный интервал 21 000–120 000). Еще больше жизней будет спасено, если предпринятые меры останутся в силе до тех пор, пока уровень новых заражений не упадет до низкого.
Комментируя новый отчет, Фергюсон говорит, что общенациональные блокировки по всей Европе результативны. Но как долго они должны оставаться, - это большой вопрос для стран, обеспокоенных своей экономикой, а также психическим и физическим здоровьем своих перепуганных граждан. Социальное дистанцирование пока сокращает распространение вируса. Но отмена этих мер может позволить второй волне пандемии прийти в этом или следующем году.
Так что, если по уму, нужно действовать, как Южная Корея.
Но об этом в другом посте.
#Эпидемия
Что будет в апреле – новая среднесрочная модель.
Краткосрочные модели хода пандемии устойчиво показывают 95%-ную точность прогнозов. На 6 дней вперед можно точно предсказать ход эпидемии в любой стране.
Точность долгосрочных прогнозов пока неизвестна. Ее мы узнаем через год и более. Но эти прогнозы критически важны при выработке и корректировках национальных стратегий борьбы с пандемией. Текущий вывод из анализа долгосрочных прогнозов – оптимальна смешанная стратегия (периодическое массированное тушение вспышек эпидемии путем всяческих ограничительных мер).
Но самое важное сейчас – среднесрочные прогнозы. Их важность в сочетании 2х факторов:
1. Такие прогнозы достаточно точные.
2. На них ориентируются власти в принятии и корректировках национальных политик (властям краткосрочные прогнозы не интересны, т.к. скорость реакции власти слишком низкая для реакции на них; а долгосрочные прогнозы властям не интересны из-за принципиальной недоказуемости их достоверности).
Самый известный среднесрочный прогноз был разработан группой британского эпидемиолога Нила Фергюсона и опубликован Imperial College COVID-19 Response Team. Именно этот прогноз заставил в марте власти Великобритании и США сменить их стратегии со смягчения на борьбу с вирусом.
И вот опубликован новый отчет «Оценка количества инфекций и влияния нефармацевтических вмешательств на COVID-19 в 11 европейских странах». Этот отчет позволяет:
(1) на основе обновленной и уточненной модели сравнить результативность мер, предпринятых в течение марта властями 11 стран Европы;
(2) использовать среднесрочные прогнозы обновленной модели при выборе национальных политики на апрель для этих (и не только) стран.
• На приложенной картинке показано какие меры и когда были предприняты 11 странами. Судя по картинке, складывается впечатление, что медлительнее нас при введении ограничений были только англичане.
• А вот на этой таблице показаны оценки долей инфицированного населения по странам: разброс велик – от 0.41% в Норвегии до 15% в Испании, что отражает относительные стадии эпидемии. Для справки, в России этот показатель официально равен 0,003%. Но по словам Голиковой, можно предположить, что реальная цифра 5%, и значит Россия где-то между Италией и Бельгией.
• Введенные властями меры во всех 11 странах позволили до 31 марта предотвратить примерно 59 тыс. смертей (95%-ный доверительный интервал 21 000–120 000). Еще больше жизней будет спасено, если предпринятые меры останутся в силе до тех пор, пока уровень новых заражений не упадет до низкого.
Комментируя новый отчет, Фергюсон говорит, что общенациональные блокировки по всей Европе результативны. Но как долго они должны оставаться, - это большой вопрос для стран, обеспокоенных своей экономикой, а также психическим и физическим здоровьем своих перепуганных граждан. Социальное дистанцирование пока сокращает распространение вируса. Но отмена этих мер может позволить второй волне пандемии прийти в этом или следующем году.
Так что, если по уму, нужно действовать, как Южная Корея.
Но об этом в другом посте.
#Эпидемия
Forwarded from Малоизвестное интересное
Китайский ИИ сделал жуткий прогноз хода мировой пандемии.
Бездушный алгоритм вскрывает беспредельный уровень бесшабашности человечества.
До сих пор нет ни то что консенсуса, но и даже понимания сторон при обсуждении выбора национальных стратегий противодействия пандемии.
• Какие ограничения стоит вводить?
• Когда это делать и на сколько?
Оба вопроса, по-прежнему, лишь предмет яростных споров.
И даже принципиальный выбор позиции:
1) за гуманизм (минимизация числа смертей, связанных с коронавирусом);
2) или за экономический прагматизм (не погубить экономику, а с ней и людей), –
открытым текстом так и не озвучен ни одним государством (все, вроде как, за п.1, но и за п.2 голосов все больше и больше).
Таковы люди.
Врачи, экономисты и прочие профессионалы будут спорить и дальше.
А политики, как обычно, будут играть в зависимости от ситуации и шкурных интересов.
Вот почему так интересно и важно «профессиональное мнение» ИИ по названым в начале двум вопросам. «Мнение», - не отягощенное мировоззрением и профессиональными рамками, этическими заморочками и субъективностью. Но в то же время, учитывающее весь существующий объем статистических данных о ходе мировой пандемии.
И вот китайца (кто ж еще!) решили это сделать.
От ИИ требовалось одно – обобщить все имеющиеся данные ВОЗ по 152 странам (на момент исследования, это был интервал с 29 января по 16 марта) и методом машинного трансферного обучения научить модель в реальном времени максимально точно прогнозировать ход пандемии в каждой из 152 стран.
И научили-таки предсказывать с точностью 2,5%.
Ну а затем запустили модель работать дальше (прогнозируя дальнейший ход пандемии, начиная с апреля 2020) в 4х сценариях, отличающихся для каждой из стран:
• степенью уровня жесткости мер от 0 до 1 (0 – никаких ограничений, 1 – национальный локдаун)
• графиком ввода мер:
– самый жесткий сценарий №1 (с 24 марта уровень жесткости мер 0,5, а через неделю и до конца вводится уровень 1)
– самый мягкий сценарий №4 (первые 3 недели уровень жесткости мер 0, а на последней неделе вводится уровень 0,5)
– и два промежуточных сценария №2 и №3.
Итоговый прогноз сценариев №1 и №4, сделанный бездушным ИИ, приведен на приложенном рисунке.
В цифрах это означает вот что.
✔️ в сценарии №1: эпидемия продлится 232 дня (до 8 сентября 2020), во всем мире будут инфицированы 1,5 млн. человек, из которых умрут 53,5 тыс.
✔️ в сценарии №4: эпидемия продлится 356 дней (до 10 января 2021), во всем мире будут инфицированы 255 млн. человек, из которых умрут 8,9 млн.
Естественно, есть отдельный прогноз по каждой из стран.
От себя добавлю.
1) Нижнюю границу числа смертей человечество уже превзошло, т.к. сценарий №1 в мировом масштабе не принят (сегодня уже 66 тыс. ((
2) Если ИИ окажется прав, то нет предела бездумной бесшабашности человечества.
N.B. Результаты этой работы еще не прошли научное рецензирование, медицинское сообщество еще не оценило ее, и, следовательно, представленная в ней информация может быть ошибочной.
#Эпидемия
Бездушный алгоритм вскрывает беспредельный уровень бесшабашности человечества.
До сих пор нет ни то что консенсуса, но и даже понимания сторон при обсуждении выбора национальных стратегий противодействия пандемии.
• Какие ограничения стоит вводить?
• Когда это делать и на сколько?
Оба вопроса, по-прежнему, лишь предмет яростных споров.
И даже принципиальный выбор позиции:
1) за гуманизм (минимизация числа смертей, связанных с коронавирусом);
2) или за экономический прагматизм (не погубить экономику, а с ней и людей), –
открытым текстом так и не озвучен ни одним государством (все, вроде как, за п.1, но и за п.2 голосов все больше и больше).
Таковы люди.
Врачи, экономисты и прочие профессионалы будут спорить и дальше.
А политики, как обычно, будут играть в зависимости от ситуации и шкурных интересов.
Вот почему так интересно и важно «профессиональное мнение» ИИ по названым в начале двум вопросам. «Мнение», - не отягощенное мировоззрением и профессиональными рамками, этическими заморочками и субъективностью. Но в то же время, учитывающее весь существующий объем статистических данных о ходе мировой пандемии.
И вот китайца (кто ж еще!) решили это сделать.
От ИИ требовалось одно – обобщить все имеющиеся данные ВОЗ по 152 странам (на момент исследования, это был интервал с 29 января по 16 марта) и методом машинного трансферного обучения научить модель в реальном времени максимально точно прогнозировать ход пандемии в каждой из 152 стран.
И научили-таки предсказывать с точностью 2,5%.
Ну а затем запустили модель работать дальше (прогнозируя дальнейший ход пандемии, начиная с апреля 2020) в 4х сценариях, отличающихся для каждой из стран:
• степенью уровня жесткости мер от 0 до 1 (0 – никаких ограничений, 1 – национальный локдаун)
• графиком ввода мер:
– самый жесткий сценарий №1 (с 24 марта уровень жесткости мер 0,5, а через неделю и до конца вводится уровень 1)
– самый мягкий сценарий №4 (первые 3 недели уровень жесткости мер 0, а на последней неделе вводится уровень 0,5)
– и два промежуточных сценария №2 и №3.
Итоговый прогноз сценариев №1 и №4, сделанный бездушным ИИ, приведен на приложенном рисунке.
В цифрах это означает вот что.
✔️ в сценарии №1: эпидемия продлится 232 дня (до 8 сентября 2020), во всем мире будут инфицированы 1,5 млн. человек, из которых умрут 53,5 тыс.
✔️ в сценарии №4: эпидемия продлится 356 дней (до 10 января 2021), во всем мире будут инфицированы 255 млн. человек, из которых умрут 8,9 млн.
Естественно, есть отдельный прогноз по каждой из стран.
От себя добавлю.
1) Нижнюю границу числа смертей человечество уже превзошло, т.к. сценарий №1 в мировом масштабе не принят (сегодня уже 66 тыс. ((
2) Если ИИ окажется прав, то нет предела бездумной бесшабашности человечества.
N.B. Результаты этой работы еще не прошли научное рецензирование, медицинское сообщество еще не оценило ее, и, следовательно, представленная в ней информация может быть ошибочной.
#Эпидемия
Forwarded from Малоизвестное интересное
Математически доказано - правильных стратегий борьбы с COVID-19 нет.
Гениальный математик о достижении людьми предела знаний.
Профессор Дэвид Волперт (David Wolpert) - математик с мировым авторитетом, уже внесший свое имя в историю математики. Сначала он доказал легендарную теорему «No free lunch» (сначала для машинного обучения, а потом в целом - для поиска и оптимизации), известную в России, как «Бесплатных завтраков не бывает» или просто «Халявы не будет». А затем им было доказано существование предела знаний – т.е. всего и всегда никто и никогда узнать не сможет.
Казалось бы, теория суха … Но древо жизни как-то резко перестает зеленеть при приложении теорем Вольперта к моделированию пандемии COVID-19.
В только что опубликованном стратегическом инсайте «There’s no free lunch when it comes to making predictions about the COVID-19 pandemic», Волперт, на понятных для имеющих ВУЗовское образование формулах, объясняет:
• использование любых моделей пандемии COVID-19 (основанных на аппроксимации уравнений или агентном моделировании) чревато тем, что здесь не может быть правильных или неправильный ответов;
• из чего следует, что никто не может точно прогнозировать:
- как эпидемия будет распространяться, если мы сделаем так или иначе?
- как повлияет на экономику, если мы будем следовать одному или другому курсу?
Волперт доказывает, что оба подхода к оценке вероятностей (Байесовский и частотный) не позволяют сделать достоверный модельный прогноз при отсутствии у нас точного знания о начальных переменных модели: коэффициент вероятности заражения, коэффициент летальности, процент инфицированных …. А без этого, все тщетно.
Это значит:
✔️ что все споры, чья модель лучше (Китайская, Итальянская, Шведская …) стоят не дороже любых других срачей в соцсети;
✔️ а дебаты об оптимальном компромиссе карантинных мер и ущерба для экономики – вообще, разговоры ни о чем.
Чтобы судить и о том, и другом, - нужно располагать точными параметрами моделей. Но сейчас мы этого не знаем. И не нужно делать вид, что моделирование здесь может помочь.
Все равно любая модель может оказаться не точнее случайного выбора при подбрасывании монеты.
А значит, для политиков халявы не будет. Ответственность за решения о жизнях и экономике на модели не спишешь. Придется ее брать на себя. И отвечать за свои решения.
#Эпидемия
Гениальный математик о достижении людьми предела знаний.
Профессор Дэвид Волперт (David Wolpert) - математик с мировым авторитетом, уже внесший свое имя в историю математики. Сначала он доказал легендарную теорему «No free lunch» (сначала для машинного обучения, а потом в целом - для поиска и оптимизации), известную в России, как «Бесплатных завтраков не бывает» или просто «Халявы не будет». А затем им было доказано существование предела знаний – т.е. всего и всегда никто и никогда узнать не сможет.
Казалось бы, теория суха … Но древо жизни как-то резко перестает зеленеть при приложении теорем Вольперта к моделированию пандемии COVID-19.
В только что опубликованном стратегическом инсайте «There’s no free lunch when it comes to making predictions about the COVID-19 pandemic», Волперт, на понятных для имеющих ВУЗовское образование формулах, объясняет:
• использование любых моделей пандемии COVID-19 (основанных на аппроксимации уравнений или агентном моделировании) чревато тем, что здесь не может быть правильных или неправильный ответов;
• из чего следует, что никто не может точно прогнозировать:
- как эпидемия будет распространяться, если мы сделаем так или иначе?
- как повлияет на экономику, если мы будем следовать одному или другому курсу?
Волперт доказывает, что оба подхода к оценке вероятностей (Байесовский и частотный) не позволяют сделать достоверный модельный прогноз при отсутствии у нас точного знания о начальных переменных модели: коэффициент вероятности заражения, коэффициент летальности, процент инфицированных …. А без этого, все тщетно.
Это значит:
✔️ что все споры, чья модель лучше (Китайская, Итальянская, Шведская …) стоят не дороже любых других срачей в соцсети;
✔️ а дебаты об оптимальном компромиссе карантинных мер и ущерба для экономики – вообще, разговоры ни о чем.
Чтобы судить и о том, и другом, - нужно располагать точными параметрами моделей. Но сейчас мы этого не знаем. И не нужно делать вид, что моделирование здесь может помочь.
Все равно любая модель может оказаться не точнее случайного выбора при подбрасывании монеты.
А значит, для политиков халявы не будет. Ответственность за решения о жизнях и экономике на модели не спишешь. Придется ее брать на себя. И отвечать за свои решения.
#Эпидемия
Forwarded from Малоизвестное интересное
Коронавирус не столь могуч.
Две превосходные новости.
Что происходит? Почему коронавирус отступает?
Пандемия во многих странах идет на спад: кривая числа новых инфицированных загибается вниз, а показатель R0 (сколько людей в среднем заражает каждый зараженный человек) опустился ниже 1. Например, в UK он в районе 0,7-1. Но это значит, что порог стадного иммунитета (herd immunity threshold - HIT) достигнут (поскольку он рассчитывается по формуле 1 – 1/R0).
Как такое возможно? Ведь по всем оценкам у коронавируса SARS-COV-2 показатель R0 в районе 2,5. И, следовательно, HIT в районе 60% (стадный иммунитет появится, когда переболеют 60%+ населения). Но все проведенные исследования показывают, что даже в Швеции переболело менее 20%, а в большинстве стран порядка 5-15%.
За счет чего вдруг такая удача для человечества? Порог стадного иммунитета опустился в 3 раза? Или еще какой подарок судьбы?
На этот вопрос появились аж два ответа (и оба весьма обещающие для человечества).
1) Для SARS-COV-2 мы все сильно разные.
Речь идет о неоднородности населения в отношении, как восприимчивости заражения, так и склонности заражать других.
В превосходной работе Николаса Льюиса приведен расчет, согласно которому расчетная неоднородность населения по части склонности заражаться и заражать других коронавирусом SARS-COV-2 ведет к понижению порога стадного иммунитета до 7-24%. Вот ведь подарок, если расчет верен!
https://www.nicholaslewis.org/why-herd-immunity-to-covid-19-is-reached-much-earlier-than-thought/
2) Спасение в погоде.
В замечательной работе Алана Евангелиста показана остро выраженная сезонность вирусов гриппа и эндемических коронавирусов человека. Анализ 8-летнего периода наблюдений показал, что в условиях климата северо-востока США в период с июня по сентябрь активность человеческого коронавируса была либо нулевой, либо демонстрировала 99%+ снижение. И есть немалые основания, что SARS-COV-2 ведет себя аналогично.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.15.20103416v1
Похоже, правы были исследователи IHV, еще в начале марта нарисовавшие карту сезонности COVID-19.
И мой тогдашний прогноз тоже оказался верен:
«апрель станет критическим месяцем для вспышек эпидемии в крупнейших российских городах: Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Казани …»
Жаль только, что в мае погода подвела и оказалась прохладней обычного.
https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1005
#Эпидемия
Две превосходные новости.
Что происходит? Почему коронавирус отступает?
Пандемия во многих странах идет на спад: кривая числа новых инфицированных загибается вниз, а показатель R0 (сколько людей в среднем заражает каждый зараженный человек) опустился ниже 1. Например, в UK он в районе 0,7-1. Но это значит, что порог стадного иммунитета (herd immunity threshold - HIT) достигнут (поскольку он рассчитывается по формуле 1 – 1/R0).
Как такое возможно? Ведь по всем оценкам у коронавируса SARS-COV-2 показатель R0 в районе 2,5. И, следовательно, HIT в районе 60% (стадный иммунитет появится, когда переболеют 60%+ населения). Но все проведенные исследования показывают, что даже в Швеции переболело менее 20%, а в большинстве стран порядка 5-15%.
За счет чего вдруг такая удача для человечества? Порог стадного иммунитета опустился в 3 раза? Или еще какой подарок судьбы?
На этот вопрос появились аж два ответа (и оба весьма обещающие для человечества).
1) Для SARS-COV-2 мы все сильно разные.
Речь идет о неоднородности населения в отношении, как восприимчивости заражения, так и склонности заражать других.
В превосходной работе Николаса Льюиса приведен расчет, согласно которому расчетная неоднородность населения по части склонности заражаться и заражать других коронавирусом SARS-COV-2 ведет к понижению порога стадного иммунитета до 7-24%. Вот ведь подарок, если расчет верен!
https://www.nicholaslewis.org/why-herd-immunity-to-covid-19-is-reached-much-earlier-than-thought/
2) Спасение в погоде.
В замечательной работе Алана Евангелиста показана остро выраженная сезонность вирусов гриппа и эндемических коронавирусов человека. Анализ 8-летнего периода наблюдений показал, что в условиях климата северо-востока США в период с июня по сентябрь активность человеческого коронавируса была либо нулевой, либо демонстрировала 99%+ снижение. И есть немалые основания, что SARS-COV-2 ведет себя аналогично.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.15.20103416v1
Похоже, правы были исследователи IHV, еще в начале марта нарисовавшие карту сезонности COVID-19.
И мой тогдашний прогноз тоже оказался верен:
«апрель станет критическим месяцем для вспышек эпидемии в крупнейших российских городах: Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Казани …»
Жаль только, что в мае погода подвела и оказалась прохладней обычного.
https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1005
#Эпидемия
Nicholas Lewis
Why herd immunity to COVID-19 is reached much earlier than thought
A pdf copy of this article is available here.
Introduction
A study published in March by the COVID-19 Response Team from Imperial College (Ferguson20) appears to have been largely responsible for driving government actions in the UK and, to a fair…
Introduction
A study published in March by the COVID-19 Response Team from Imperial College (Ferguson20) appears to have been largely responsible for driving government actions in the UK and, to a fair…
Forwarded from Малоизвестное интересное
В США две пандемии.
А у нас?
Может ли уровень смертности от пандемии в одной стране отличается в разы для разных социальных групп? Может, и именно так обстоит дело в реальности. Смертность от COVID-19 среди афроамериканцев до 6 раза выше, чем среди белых американцев (1), (2).
Почему столь огромная разница?
Видно, прав Фристон, - нет одной пандемии, а есть много разных и много от чего зависящих. Например, от последствий имущественного неравенства.
Слишком разные, например, у афроамериканцев и белых условия жизни и работы, состояние здоровья и доступ к медицинской помощи. Первые, как правило, живут в более плотно населенных городских районах и домохозяйствах, где проживают вместе несколько поколений. Они же являются основными работниками, которые не могут работать из дома. У них меньше оплачиваемых отпусков по болезни и медицинской страховки, но больше заболеваний, вроде диабета, сердечно-сосудистых заболеваний, серповидно-клеточная анемии и астмы, - повышающих риск смертности от COVID-19. Вследствие всего вышеназванного, афроамериканцы куда чаще белых в упор не видят или, как минимум, недооценивают тяжесть своего состояния, когда обращаются за медицинской помощью. Последствия этого очевидны.
Более высокая смертность от COVID-19 (особенно в более молодом возрасте) согласуется с другими различиями в состоянии здоровья у афроамериканцев (3): в 4 раза выше вероятность смерти от осложнений во время родов, в 20 раз выше вероятность сердечной недостаточности до 50 лет и на 4 года меньше срок жизни.
Умножение многих аспектов неравенства с течением времени приводит к еще большему неравенству. По статистике благосостояние афроамериканцев в 10 раз ниже чем у белых американцев (4).
Вот и получается, что у афроамериканцев и белых, как будто, две разные пандемии: у первых куда чаще «пандемия бедных», а у вторых - «пандемия богатых».
Это вовсе не значит, что все афроамериканцы бедные, а все белые богатые. Бедные есть и среди белых. А доля афроамериканцев в населении составляет лишь 14%. Но статистика имущественного неравенства неумолима: белые – преимущественно, богатые, черные – преимущественно, бедные. А смертность от пандемии среди этих двух групп населения разная вовсе не из-за цвета кожи, а вследствие имущественного неравенства.
И еще о статистике. По показателям имущественного неравенства мы с США – близнецы и братья (см. приложенную диаграмму).
Так что ж, и у нас две разные пандемии?
#Эпидемия #США #Неравенство
А у нас?
Может ли уровень смертности от пандемии в одной стране отличается в разы для разных социальных групп? Может, и именно так обстоит дело в реальности. Смертность от COVID-19 среди афроамериканцев до 6 раза выше, чем среди белых американцев (1), (2).
Почему столь огромная разница?
Видно, прав Фристон, - нет одной пандемии, а есть много разных и много от чего зависящих. Например, от последствий имущественного неравенства.
Слишком разные, например, у афроамериканцев и белых условия жизни и работы, состояние здоровья и доступ к медицинской помощи. Первые, как правило, живут в более плотно населенных городских районах и домохозяйствах, где проживают вместе несколько поколений. Они же являются основными работниками, которые не могут работать из дома. У них меньше оплачиваемых отпусков по болезни и медицинской страховки, но больше заболеваний, вроде диабета, сердечно-сосудистых заболеваний, серповидно-клеточная анемии и астмы, - повышающих риск смертности от COVID-19. Вследствие всего вышеназванного, афроамериканцы куда чаще белых в упор не видят или, как минимум, недооценивают тяжесть своего состояния, когда обращаются за медицинской помощью. Последствия этого очевидны.
Более высокая смертность от COVID-19 (особенно в более молодом возрасте) согласуется с другими различиями в состоянии здоровья у афроамериканцев (3): в 4 раза выше вероятность смерти от осложнений во время родов, в 20 раз выше вероятность сердечной недостаточности до 50 лет и на 4 года меньше срок жизни.
Умножение многих аспектов неравенства с течением времени приводит к еще большему неравенству. По статистике благосостояние афроамериканцев в 10 раз ниже чем у белых американцев (4).
Вот и получается, что у афроамериканцев и белых, как будто, две разные пандемии: у первых куда чаще «пандемия бедных», а у вторых - «пандемия богатых».
Это вовсе не значит, что все афроамериканцы бедные, а все белые богатые. Бедные есть и среди белых. А доля афроамериканцев в населении составляет лишь 14%. Но статистика имущественного неравенства неумолима: белые – преимущественно, богатые, черные – преимущественно, бедные. А смертность от пандемии среди этих двух групп населения разная вовсе не из-за цвета кожи, а вследствие имущественного неравенства.
И еще о статистике. По показателям имущественного неравенства мы с США – близнецы и братья (см. приложенную диаграмму).
Так что ж, и у нас две разные пандемии?
#Эпидемия #США #Неравенство
Forwarded from Малоизвестное интересное
Как Италия потушила вспышку COVID-19 ограничением мобильности.
Почему этот опыт так важен для нас именно сейчас.
Впервые удалось получить подтверждение на конкретных цифрах целой страны, насколько эффективно ограничение мобильности для подавления распространения эпидемии.
Только что вышедшее исследование проанализировало «большие данные» мобильности (передвижений) итальянцев до и во время национальной блокировки (с 11.03.2020), а также после частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений (т.н. «фаза 2», с 4.05.2020).
Этот анализ выявил т.н. «эпимобильный паттерн» значительного совпадения динамики регионального коэффициента распространения инфекции Rt и показателя мобильности населения (см. приложенный график).
Выводы таковы:
1) Потребовалась всего 1 неделя, чтобы, путем снижения мобильности втрое, также втрое опустить коэффициента распространения инфекции Rt с примерно 3 до 1. А потом за вторую неделю еще раз втрое уменьшить Rt.
2) После частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений, Италии удалось выйти на новый «стабильный» режим мобильности (примерно 40% от уровня до блокировки) без какого-либо роста Rt. Это удалось сделать за счет (1) повышенного согласия людей на использование средств индивидуальной защиты и соблюдение социальных дистанций (по сравнению с этапом до блокировки), а также за счет (2) повышения способностью отслеживать, тестировать и изолировать инфицированных людей.
Результаты этого исследования показывают, что сейчас, когда Россия начала отменять карантинные меры, вопрос межрегиональной мобильности может стать ключевым. Повторить успех Италии видится вполне возможным при выполнении трех условий.
А) Не спешить со 100%-ным возвращением межрегиональной мобильности на допандемический уровень.
Б) Сохранить использование мер индивидуальной защиты и социальной дистанции.
В) Улучшать практику отслеживания, тестирования и изолирования инфицированных людей.
Итальянский отчет и его онлайн-версия.
#Эпидемия
Почему этот опыт так важен для нас именно сейчас.
Впервые удалось получить подтверждение на конкретных цифрах целой страны, насколько эффективно ограничение мобильности для подавления распространения эпидемии.
Только что вышедшее исследование проанализировало «большие данные» мобильности (передвижений) итальянцев до и во время национальной блокировки (с 11.03.2020), а также после частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений (т.н. «фаза 2», с 4.05.2020).
Этот анализ выявил т.н. «эпимобильный паттерн» значительного совпадения динамики регионального коэффициента распространения инфекции Rt и показателя мобильности населения (см. приложенный график).
Выводы таковы:
1) Потребовалась всего 1 неделя, чтобы, путем снижения мобильности втрое, также втрое опустить коэффициента распространения инфекции Rt с примерно 3 до 1. А потом за вторую неделю еще раз втрое уменьшить Rt.
2) После частичного возобновления экономической деятельности и внутрирегиональных передвижений, Италии удалось выйти на новый «стабильный» режим мобильности (примерно 40% от уровня до блокировки) без какого-либо роста Rt. Это удалось сделать за счет (1) повышенного согласия людей на использование средств индивидуальной защиты и соблюдение социальных дистанций (по сравнению с этапом до блокировки), а также за счет (2) повышения способностью отслеживать, тестировать и изолировать инфицированных людей.
Результаты этого исследования показывают, что сейчас, когда Россия начала отменять карантинные меры, вопрос межрегиональной мобильности может стать ключевым. Повторить успех Италии видится вполне возможным при выполнении трех условий.
А) Не спешить со 100%-ным возвращением межрегиональной мобильности на допандемический уровень.
Б) Сохранить использование мер индивидуальной защиты и социальной дистанции.
В) Улучшать практику отслеживания, тестирования и изолирования инфицированных людей.
Итальянский отчет и его онлайн-версия.
#Эпидемия
Forwarded from Малоизвестное интересное
Возможно, для 80% COVID-19 не страшен.
Они под защитой «темной иммунной материи».
12 дней, прошедшие после моего поста о вызове, брошенном Карлом Фристоном пандемии COVID-19, реально потрясли мир.
Медиа взорвались мега-сенсацией о гипотезе «темной иммунной материи», делающей её носителей слабо восприимчивыми к вирусу SARS-CoV-2.
Если гипотеза верна, то это:
• избавляет до 80% населения от опасности заболеть при инфицировании вирусом SARS-CoV-2;
• подразумевает необходимость кардинального пересмотра основ иммунологии;
• означает, что большая разница между показателями хода пандемии в разных странах - например, в Великобритании и Германии, - не является определяющим следствием различных действий правительств, но лучше всего объясняется различиями между группами населения, которые делают долю восприимчивого населения Германии существенно меньше, чем Великобритании (а в России, возможно, еще меньше, да и вообще чуть ли не меньше всего в мире);
• позволяет в корне поменять стратегию выхода из карантинных ограничений (вместо постепенного снятия – отмена почти всего и сразу).
Это гипотеза. Но не менее обоснованная, чем гипотеза «темной материи» в космологии, общепринятая современной наукой. По словам Фристона, - «чисто технически, объем свидетельств существования «темной иммунной материи» является подавляющим; в том смысле, что обоснованность (маржинальная вероятность) нашей модели для конкретных региональных популяций намного выше, чем обоснованность остальных моделей, в которых фактор наличия «темной иммунной материи» отсуствует».
Иными словами, гипотеза Фристона объясняет практически всё.
В том числе, необъяснимые в рамках современной науки феномены:
• Почему, например, результаты Великобритании (вводившей локдаун) и Швеции (не вводившей) так мало отличаются?
• Что за небывало малая смертность в России?
• и т.д.
Все необъяснимые загогулины пандемии объясняются лишь популяционными различиями долей носителей «темной иммунной материи».
Её наличие – вовсе не бред Фристона.
1. Гипотезу наличия невосприимчивости к SARS-CoV-2 разделяют крупнейшие ученые (включая нобелиата Майкла Левитта).
2. Приблизительно у 30% пациентов с симптомами легкой - умеренной степени значимого количества антител не было обнаружено; это заставляет предположить, что иммунная система пациентов имеет какой-то механизм устранения инфекции еще ДО того, как начинается выработка антител.
3. В мае, как минимум, два авторитетных исследования подтвердили возможность подобного механизма иммунитета.
Это, по сути, 3й тип иммунитета: 1й – врожденный, 2й – приобретённый , 3й – новый, основан на Т-клетках. Они распознают в неизвестном пока вирусе некие черты, уже знакомые им по предыдущим вирусам. И когда они видят клеточную поверхность с торчащим из нее пептидом, они предполагают (из своего знания 4х уже известных им прежних коронавирусов), что клетка заражена. И убивают ее (подробней).
Эпидемиологи всего мира встают на уши от гипотезы Фристона, и далеко не все ее признают.
Политикам, ежу понятно, гипотеза совсем не нравится (выходит это не они спасли народ, а он сам как смог спасся; но экономику именно они угробили).
Но ни те, ни другие ничего по делу ответить Фристону не могут – у него все карты на руках. Например, он шутя берет модель Нила Фергюсона, подставляет туда 80% невосприимчивого населения, - и вуаля: модель верная, а правительство Великобритании зря струхнуло. И так для любой страны.
Главный наезд, что «экстраординарные заявления требуют экстраординарных доказательств», Фристон отбивает легко:
«Понятие «экстраординарное доказательство» отражает магическое мышление. Доказательство - это просто вероятность некоторых данных в рамках модели».
Что-то теперь будет 🥴
Читать.
Смотреть.
#Эпидемия #Фристон
Они под защитой «темной иммунной материи».
12 дней, прошедшие после моего поста о вызове, брошенном Карлом Фристоном пандемии COVID-19, реально потрясли мир.
Медиа взорвались мега-сенсацией о гипотезе «темной иммунной материи», делающей её носителей слабо восприимчивыми к вирусу SARS-CoV-2.
Если гипотеза верна, то это:
• избавляет до 80% населения от опасности заболеть при инфицировании вирусом SARS-CoV-2;
• подразумевает необходимость кардинального пересмотра основ иммунологии;
• означает, что большая разница между показателями хода пандемии в разных странах - например, в Великобритании и Германии, - не является определяющим следствием различных действий правительств, но лучше всего объясняется различиями между группами населения, которые делают долю восприимчивого населения Германии существенно меньше, чем Великобритании (а в России, возможно, еще меньше, да и вообще чуть ли не меньше всего в мире);
• позволяет в корне поменять стратегию выхода из карантинных ограничений (вместо постепенного снятия – отмена почти всего и сразу).
Это гипотеза. Но не менее обоснованная, чем гипотеза «темной материи» в космологии, общепринятая современной наукой. По словам Фристона, - «чисто технически, объем свидетельств существования «темной иммунной материи» является подавляющим; в том смысле, что обоснованность (маржинальная вероятность) нашей модели для конкретных региональных популяций намного выше, чем обоснованность остальных моделей, в которых фактор наличия «темной иммунной материи» отсуствует».
Иными словами, гипотеза Фристона объясняет практически всё.
В том числе, необъяснимые в рамках современной науки феномены:
• Почему, например, результаты Великобритании (вводившей локдаун) и Швеции (не вводившей) так мало отличаются?
• Что за небывало малая смертность в России?
• и т.д.
Все необъяснимые загогулины пандемии объясняются лишь популяционными различиями долей носителей «темной иммунной материи».
Её наличие – вовсе не бред Фристона.
1. Гипотезу наличия невосприимчивости к SARS-CoV-2 разделяют крупнейшие ученые (включая нобелиата Майкла Левитта).
2. Приблизительно у 30% пациентов с симптомами легкой - умеренной степени значимого количества антител не было обнаружено; это заставляет предположить, что иммунная система пациентов имеет какой-то механизм устранения инфекции еще ДО того, как начинается выработка антител.
3. В мае, как минимум, два авторитетных исследования подтвердили возможность подобного механизма иммунитета.
Это, по сути, 3й тип иммунитета: 1й – врожденный, 2й – приобретённый , 3й – новый, основан на Т-клетках. Они распознают в неизвестном пока вирусе некие черты, уже знакомые им по предыдущим вирусам. И когда они видят клеточную поверхность с торчащим из нее пептидом, они предполагают (из своего знания 4х уже известных им прежних коронавирусов), что клетка заражена. И убивают ее (подробней).
Эпидемиологи всего мира встают на уши от гипотезы Фристона, и далеко не все ее признают.
Политикам, ежу понятно, гипотеза совсем не нравится (выходит это не они спасли народ, а он сам как смог спасся; но экономику именно они угробили).
Но ни те, ни другие ничего по делу ответить Фристону не могут – у него все карты на руках. Например, он шутя берет модель Нила Фергюсона, подставляет туда 80% невосприимчивого населения, - и вуаля: модель верная, а правительство Великобритании зря струхнуло. И так для любой страны.
Главный наезд, что «экстраординарные заявления требуют экстраординарных доказательств», Фристон отбивает легко:
«Понятие «экстраординарное доказательство» отражает магическое мышление. Доказательство - это просто вероятность некоторых данных в рамках модели».
Что-то теперь будет 🥴
Читать.
Смотреть.
#Эпидемия #Фристон
Forwarded from Малоизвестное интересное
Рассчитан график прихода и смертность 2й волны.
Новый прорывной результат модели Фристона.
Пока мир яростно и безрезультатно спорит о соотношении пользы и вреда от локдаунов, пока эксперты впустую тратят силы на доказательства самых разных версий летальности, смертельности и смертности COVID-19, пока правительства втихую все больше забивают на пандемию, а уставший и местами озверевший народ выживает и отрывается как может, - команда Карла Фристона продолжает публиковать все новые – истинно прорывные и абсолютно сенсационные результаты 1го в истории человечества прогнозирования пандемии на основе динамической причинной модели (ДПМ).
Новое исследование называется «Эффективный иммунитет и 2я волна». Вот его основные результаты.
1) Отталкиваясь от уже достигнутых в предыдущих исследованиях прорывных результатов – (1) создании куда более точной, чем существующие эпидемиологические модели, принципиально новой LIST-модели пандемии и (2) выявления у людей неизвестной ранее «темной иммунной материи», меняющей все представления об эпидемиях, группа Фристона сосредоточилась на главном – сценарии будущего пандемии в зависимости от длительности приобретенного в 1й волне иммунитета.
2) Результаты моделирования на ДПМ показали, что наиболее вероятен 3х месячный иммунитет, наихудший вариант – 1 месячный, лучший – 32 мес. Соответствующие 3 сценария 2й волны для Великобритании будут такими (рис. 1)
3) В наиболее вероятном сценарии (3х мес. иммунитет) 2я волна придет в следующие сроки (пики смертности 1й и 2й волн в 10 странах показаны в таб. 1).
4) На рис. 2 показаны размахи волн смертности 2х волн (от момента начала локальных эпидемий). А в таб. 2 собраны все основные показатели результатов 2х волн:
- пиковые показатели дневной смертности обеих волн,
- доля задействованного населения (effective) – численность населения минус число незатронутого эпидемией населения (non-exposed),
- % незаразного (Non contagious) и невосприимчивого к вирусу (Non susceptible) населения.
✔️ N.B. 1. Приведенный прогноз задает временные рамки, в которые нужно уложиться, чтоб сохранить тысячи жизней путем создания эффективной политики выявления новых кейсов, контроля, отслеживания и изоляции. Даже при коротком 3-х месячном иммунитете, такая политика способна вообще предотвратить 2ю волну.
✔️ N.B. 2. Насколько точен прогноз, что наиболее вероятен 3-х месячный иммунитет, станет скоро ясно:
- если смертность в Великобритании через несколько недель упадет в 0, модель точна;
- если число дневных смертей будет > 20, Фристон уточнит модель.
✔️ N.B. 3. Этот отчет об исследовании – препринт, не прошедший рецензирование. Но уже ясно, что при такой скорости выхода новых исследований по важнейшим темам, как показывает Фристон, никакая система рецензирования за ним не успеет. А значит систему надо менять.
#Эпидемия
Новый прорывной результат модели Фристона.
Пока мир яростно и безрезультатно спорит о соотношении пользы и вреда от локдаунов, пока эксперты впустую тратят силы на доказательства самых разных версий летальности, смертельности и смертности COVID-19, пока правительства втихую все больше забивают на пандемию, а уставший и местами озверевший народ выживает и отрывается как может, - команда Карла Фристона продолжает публиковать все новые – истинно прорывные и абсолютно сенсационные результаты 1го в истории человечества прогнозирования пандемии на основе динамической причинной модели (ДПМ).
Новое исследование называется «Эффективный иммунитет и 2я волна». Вот его основные результаты.
1) Отталкиваясь от уже достигнутых в предыдущих исследованиях прорывных результатов – (1) создании куда более точной, чем существующие эпидемиологические модели, принципиально новой LIST-модели пандемии и (2) выявления у людей неизвестной ранее «темной иммунной материи», меняющей все представления об эпидемиях, группа Фристона сосредоточилась на главном – сценарии будущего пандемии в зависимости от длительности приобретенного в 1й волне иммунитета.
2) Результаты моделирования на ДПМ показали, что наиболее вероятен 3х месячный иммунитет, наихудший вариант – 1 месячный, лучший – 32 мес. Соответствующие 3 сценария 2й волны для Великобритании будут такими (рис. 1)
3) В наиболее вероятном сценарии (3х мес. иммунитет) 2я волна придет в следующие сроки (пики смертности 1й и 2й волн в 10 странах показаны в таб. 1).
4) На рис. 2 показаны размахи волн смертности 2х волн (от момента начала локальных эпидемий). А в таб. 2 собраны все основные показатели результатов 2х волн:
- пиковые показатели дневной смертности обеих волн,
- доля задействованного населения (effective) – численность населения минус число незатронутого эпидемией населения (non-exposed),
- % незаразного (Non contagious) и невосприимчивого к вирусу (Non susceptible) населения.
✔️ N.B. 1. Приведенный прогноз задает временные рамки, в которые нужно уложиться, чтоб сохранить тысячи жизней путем создания эффективной политики выявления новых кейсов, контроля, отслеживания и изоляции. Даже при коротком 3-х месячном иммунитете, такая политика способна вообще предотвратить 2ю волну.
✔️ N.B. 2. Насколько точен прогноз, что наиболее вероятен 3-х месячный иммунитет, станет скоро ясно:
- если смертность в Великобритании через несколько недель упадет в 0, модель точна;
- если число дневных смертей будет > 20, Фристон уточнит модель.
✔️ N.B. 3. Этот отчет об исследовании – препринт, не прошедший рецензирование. Но уже ясно, что при такой скорости выхода новых исследований по важнейшим темам, как показывает Фристон, никакая система рецензирования за ним не успеет. А значит систему надо менять.
#Эпидемия
Yandex Disk
Рисунок 1.JPG
View and download from Yandex Disk
Forwarded from Малоизвестное интересное
Новое исследование группы Фристона посвящено детальному анализу с помощью Динамической причинной модели (ДПМ) хода пандемии во Франции. Это анализ позволил сделать два важных вывода.
1. Существующие эпидемиологические модели не учитывают нелинейные обратные связи, возникающие в ходе эпидемии. Это, во-первых, наличие в популяции значительной доли населения, резистентного к новому вирусу (т.н. «темная иммунная материя»). И во-вторых, возникновение в результате локдаунов т.н. «недостижимых» — групп населения, до которой вирус просто не может добраться из-за их самоизоляции.
2. Учет в ДПМ эпидемии «резистентных» и «недостижимых» в корне меняет ход эпидемии и объясняет, почему с отменой локдаунов не происходят новые вспышки заражений.
Хорошая новость, следующая их этих выводов, в заголовке — снятие локдаунов не приведет к новым вспышкам.
Плохая же — в том, что используемые во всем мире традиционные и усовершенствованные эпидемиологические модели надо менять.
Продолжить чтение (еще на 5 мин.):
На Medium https://bit.ly/3ieU8jG
На Яндекс Дзен https://clck.ru/PLQe8
#Эпидемия #Фристон
1. Существующие эпидемиологические модели не учитывают нелинейные обратные связи, возникающие в ходе эпидемии. Это, во-первых, наличие в популяции значительной доли населения, резистентного к новому вирусу (т.н. «темная иммунная материя»). И во-вторых, возникновение в результате локдаунов т.н. «недостижимых» — групп населения, до которой вирус просто не может добраться из-за их самоизоляции.
2. Учет в ДПМ эпидемии «резистентных» и «недостижимых» в корне меняет ход эпидемии и объясняет, почему с отменой локдаунов не происходят новые вспышки заражений.
Хорошая новость, следующая их этих выводов, в заголовке — снятие локдаунов не приведет к новым вспышкам.
Плохая же — в том, что используемые во всем мире традиционные и усовершенствованные эпидемиологические модели надо менять.
Продолжить чтение (еще на 5 мин.):
На Medium https://bit.ly/3ieU8jG
На Яндекс Дзен https://clck.ru/PLQe8
#Эпидемия #Фристон
Medium
Снятие локдаунов не ведет к вспышкам
Причина в «темной иммунной материи» и «недостижимых»
Forwarded from Малоизвестное интересное
Прибывает большая волна COVID-19 из-за ослабления соцдистанцирования.
США ждут новые локдауны.
Пока экспериментируют с использованием сотовых телефонов для отслеживания заразных контактов, оказалось, что телефонные данные можно использовать еще инновационней.
Гениальная по простоте идея позволила постдоку Brown University Ци-Цзюнь Хун создать самую точную на сегодня модель (среди всех, что я видел, а видел их много), предсказывающую развитие эпидемии в США.
Идея предельно проста:
1) Рассчитывать «плотность встреч» людей в каждом из регионов по данным от сотовых операторов.
2) Использовать машинное обучение для предсказаний региональных «ежедневных новых заражений» на 2-3 недели вперед, подавая на вход модели сегодняшние «ежедневные новые заражения» в регионе и сегодняшнюю региональную «плотность встреч».
И кстати, - алло, Яндекс: это легко реализуемо и в России, и существенно важнее и полезней, чем индекс самоизоляции.
Предсказательный эффект модели Ци-Цзюнь Хун получился бомбический, - прогноз месячной давности оказался беспрецедентно точен.
Прогноз на следующий месяц ужасен:
• модель прогнозирует, что прибывает большая волна случаев COVID из-за ослабления ограничений социального дистанцирования («плотность встреч» это точно отражает в цифрах);
• к концу июля число заражений достигнет 80 000 подтвержденных случаев в день, что, вероятно, потребует новых блокировок;
• смертность растет и будет расти дальше;
• во всех этих штатах нужны спецмеры, чтобы сгладить кривую: FL, TX, GA, CA, NV, LA, TN, NC, SC и почти все южные, средние и западные штаты США.
Этот прогноз разделяют эксперты Сovidexitstrategy
По их заключению, уровень эпидемии в США уже не позволяет использовать светофорную окраску (зеленый, желтый, красный) для визуализации обстановки в отдельных штатах.
Штаты на границе потери контроля над развитием эпидемии (они на пороге нехватки мест в интенсивной терапии и в целом в госпиталях) теперь окрашиваются в красно-коричневый цвет). И таких штатов, как показано на приложенном рисунке, уже 19.
Интерактивную версия карты см. здесь.
#Эпидемия #США
США ждут новые локдауны.
Пока экспериментируют с использованием сотовых телефонов для отслеживания заразных контактов, оказалось, что телефонные данные можно использовать еще инновационней.
Гениальная по простоте идея позволила постдоку Brown University Ци-Цзюнь Хун создать самую точную на сегодня модель (среди всех, что я видел, а видел их много), предсказывающую развитие эпидемии в США.
Идея предельно проста:
1) Рассчитывать «плотность встреч» людей в каждом из регионов по данным от сотовых операторов.
2) Использовать машинное обучение для предсказаний региональных «ежедневных новых заражений» на 2-3 недели вперед, подавая на вход модели сегодняшние «ежедневные новые заражения» в регионе и сегодняшнюю региональную «плотность встреч».
И кстати, - алло, Яндекс: это легко реализуемо и в России, и существенно важнее и полезней, чем индекс самоизоляции.
Предсказательный эффект модели Ци-Цзюнь Хун получился бомбический, - прогноз месячной давности оказался беспрецедентно точен.
Прогноз на следующий месяц ужасен:
• модель прогнозирует, что прибывает большая волна случаев COVID из-за ослабления ограничений социального дистанцирования («плотность встреч» это точно отражает в цифрах);
• к концу июля число заражений достигнет 80 000 подтвержденных случаев в день, что, вероятно, потребует новых блокировок;
• смертность растет и будет расти дальше;
• во всех этих штатах нужны спецмеры, чтобы сгладить кривую: FL, TX, GA, CA, NV, LA, TN, NC, SC и почти все южные, средние и западные штаты США.
Этот прогноз разделяют эксперты Сovidexitstrategy
По их заключению, уровень эпидемии в США уже не позволяет использовать светофорную окраску (зеленый, желтый, красный) для визуализации обстановки в отдельных штатах.
Штаты на границе потери контроля над развитием эпидемии (они на пороге нехватки мест в интенсивной терапии и в целом в госпиталях) теперь окрашиваются в красно-коричневый цвет). И таких штатов, как показано на приложенном рисунке, уже 19.
Интерактивную версия карты см. здесь.
#Эпидемия #США
«COVID-19 превращается из «Чёрного лебедя» в «Розового фламинго» (3-я волна COVID-19 прогнозируется уже в марте)» - так назывался мой пост от 11 ноября 2020.
А на приложенных графиках текущая статистика поступивших, состоящих, скончавшихся и выписанных пациентов, а также число пациентов в отделении реанимации и интенсивной терапии «Коммунарки» (ГКБ № 40 Москвы). Источник
На графиках очевиден приход 3-й волны. И весьма неслабой (главврач Проценко заявил о рекордном количестве поступающих пациентов).
Остается лишь напомнить, что «Розовый фламинго» — это самая страшная и уродливая птица среди символов катастроф. Это известный катастрофический риск, игнорируемый из-за когнитивных предубеждений руководителя или группы руководителей под воздействием мощных институциональных групп интересов. В отличие от «Серых лебедей», это не просто риски, на которые люди склонны закрывать глаза или бессознательно игнорировать. Это риски, игнорируемые высоким начальством под воздействием конкретных групп влияния.
#РозовыйФламинго #Эпидемия
_______
Источник: https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1253
А на приложенных графиках текущая статистика поступивших, состоящих, скончавшихся и выписанных пациентов, а также число пациентов в отделении реанимации и интенсивной терапии «Коммунарки» (ГКБ № 40 Москвы). Источник
На графиках очевиден приход 3-й волны. И весьма неслабой (главврач Проценко заявил о рекордном количестве поступающих пациентов).
Остается лишь напомнить, что «Розовый фламинго» — это самая страшная и уродливая птица среди символов катастроф. Это известный катастрофический риск, игнорируемый из-за когнитивных предубеждений руководителя или группы руководителей под воздействием мощных институциональных групп интересов. В отличие от «Серых лебедей», это не просто риски, на которые люди склонны закрывать глаза или бессознательно игнорировать. Это риски, игнорируемые высоким начальством под воздействием конкретных групп влияния.
#РозовыйФламинго #Эпидемия
_______
Источник: https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1253
С 1 июня Сингапур станет мировым полигоном Большого брата.
И все в мире увидят, каким ему быть через несколько лет.
Споры о границах приватности и правах Большого брата в постковидном мире можно заканчивать. Через несколько лет во всех развитых странах будет так, как уже с 1 июня в Сингапуре:
• обязательное приложение на телефоне и/или специальный брелок, без которых закрыт вход во все людные места, за исключением маленьких магазинчиков и аптек;
• это приложение (или брелок) отслеживает и пишет в специальную базу данные о перемещениях человека и его «контактах» (всех людях, с кем человек был в пределах 2 метров не менее 30 мин – эти два параметра настраиваемые).
Собираемые данные считаются анонимными. Однако:
1. как только у кого-то появится положительный тест на COVID (скоро в Сингапуре это будет делаться прямо по дыханию), его данные перестают быть анонимными, и все люди, имевшие с ним «контакт», оповещаются об этом (ну и, понятное дело, «компетентные органы»).
2. также возможна передача собираемых данных и полиции, даже при отсутствии у человека положительного теста на COVID (подробней в расследовании Кирстена Хана).
Никто против такой системы особо не возражает, поскольку всех устраивает, что коронавируса в Сингапуре почти нет, и люди жертвуют приватностью, чтоб не болеть.
Общеизвестно, что в госинициативах добровольное легко становится обязательным, а временное - постоянным. Для этого даже не требуются политические решения на высоком уровне. Просто работают сила привычки, инерция и обычная осторожность.
А еще работает фактор «роста функциональности» - тенденции правительств и корпораций объединять отдельные IT системы, создавая тем самым нечто большее, чем функционал составных частей.
Никто ведь, например, не возмущается, что наши лица записываются и распознаются. А потом приходит полиция с наездом об участии в несанкционированной акции.
А сингапурская система еще круче. Совмещая данные о перемещениях с данными о контактах, она открывает такой ящик Пандоры, что о приватности уже можно будет забыть.
#Эпидемия #БольшойБрат
_______
Источник | #theworldisnoteasy
И все в мире увидят, каким ему быть через несколько лет.
Споры о границах приватности и правах Большого брата в постковидном мире можно заканчивать. Через несколько лет во всех развитых странах будет так, как уже с 1 июня в Сингапуре:
• обязательное приложение на телефоне и/или специальный брелок, без которых закрыт вход во все людные места, за исключением маленьких магазинчиков и аптек;
• это приложение (или брелок) отслеживает и пишет в специальную базу данные о перемещениях человека и его «контактах» (всех людях, с кем человек был в пределах 2 метров не менее 30 мин – эти два параметра настраиваемые).
Собираемые данные считаются анонимными. Однако:
1. как только у кого-то появится положительный тест на COVID (скоро в Сингапуре это будет делаться прямо по дыханию), его данные перестают быть анонимными, и все люди, имевшие с ним «контакт», оповещаются об этом (ну и, понятное дело, «компетентные органы»).
2. также возможна передача собираемых данных и полиции, даже при отсутствии у человека положительного теста на COVID (подробней в расследовании Кирстена Хана).
Никто против такой системы особо не возражает, поскольку всех устраивает, что коронавируса в Сингапуре почти нет, и люди жертвуют приватностью, чтоб не болеть.
Общеизвестно, что в госинициативах добровольное легко становится обязательным, а временное - постоянным. Для этого даже не требуются политические решения на высоком уровне. Просто работают сила привычки, инерция и обычная осторожность.
А еще работает фактор «роста функциональности» - тенденции правительств и корпораций объединять отдельные IT системы, создавая тем самым нечто большее, чем функционал составных частей.
Никто ведь, например, не возмущается, что наши лица записываются и распознаются. А потом приходит полиция с наездом об участии в несанкционированной акции.
А сингапурская система еще круче. Совмещая данные о перемещениях с данными о контактах, она открывает такой ящик Пандоры, что о приватности уже можно будет забыть.
#Эпидемия #БольшойБрат
_______
Источник | #theworldisnoteasy
AsiaOne
TraceTogether token or app required from June 1 at all malls, workplaces, schools
AsiaOne - SINGAPORE - From June 1, digital check-ins for contact tracing at places with higher footfall or where people are likely to be in close proximity can only be done using the TraceTogether app or token.These places include shopping malls,.... Read…
Уловка COVID-22: сосуществование и борьба биологической и социальной заразы.
Обнаружен критический переход уровня заболеваемости при эпидемиях.
Только что опубликовано прорывное исследование престижной международной группы исследователей из 7 университетов (США, Нидерланды, Швеция) и Института Санта-Фе.
Это рецензированное междисциплинарное исследование:
• посвящено одной из самых серьёзных научно-социальных проблем поляризации общества в 21 веке – носить/не носить, кому, когда и где маску при подъеме-пике-спаде эпидемий?
• дает принципиально новый обоснованный ответ по решению названной проблемы;
• ярко демонстрирует ограниченность, примитивность и ошибочность полярных точек зрения на основе результатов исследований, не учитывающих роль обратных связей между биологическими и «социальными инфекциями».
Уловка-22 (Catch-22) – ставший супер-мемом термин из одноименного романа Джозефа Хеллера, - гласит: «Всякий, кто пытается уклониться от выполнения боевого долга, не является подлинно сумасшедшим».
• Смысл термина в том, что забота о себе самом перед лицом прямой и непосредственной опасности является проявлением здравого смысла.
• А парадокс в том, что в условиях правовых, административных, социальных или логических коллизий, индивид, подпадающий под действие таких норм, не может вести себя целесообразно.
Применяя этот термин к проблеме ношения масок, получаем такой парадокс.
✔️ С одной стороны, ношение масок снижает скорость передачи и, следовательно, распространенность заболевания.
✔️ С другой стороны, снижение заболеваемости препятствует продолжению ношения масок, тем самым способствуя возрождению эпидемии.
В основе парадокса столкновение биологической инфекции (вируса), ломающей здоровье людей, с «социальной инфекцией», изменяющей поведение людей. И до сих пор распространение и сосуществование этих двух инфекций ошибочно исследовалось порознь.
Чтобы исследовать двунаправленную связь двух инфекций, авторы объединили модель «социальной инфекции» (учитывающей различные поведенческие механизмы, влияющие на ношение масок – эффект стадности, страх заражения, влияние элиты и просоциальность) с эпидемической моделью.
В результате моделирования был обнаружен критический переход/перелом, когда население предполагает, что распространение болезни сильно опасно, и это вызывает устойчивый массовый ответ - использование маски. В результате эпидемия также переламывается и начинается её спад.
Но когда показатели заболеваемости становятся не столь угрожающими, ношение масок начинает становиться не обязательным. В результате, даже менее заразные варианты вируса могут вызывать более высокий уровень заболеваемости, чем его более заразные аналоги (в условиях ношения масок). И тогда случается обратный перелом.
Резюме модели очевидно.
✔️ либо (в условиях без надлежащего ношения масок) игра двух переломов с непредсказуемым результатом, когда даже вакцинации может оказаться недостаточно для уменьшения конечного размера эпидемии;
✔️ либо обременительное и психологически дорогое ношение масок, минимизирующее эпидемию за счет изменения баланса двух критических переходов эпидемии в пользу «социальной заразы», помогающей убивать заразу биологическую.
В ситуации, когда уже в обозримом будущем Россию ждет рост заболеваемости ковидом штамов BA.4/BA.5, не спешите обвинять авторов авторитетного, рецензированного исследования в некомпетентности, алармизме, очковтирательстве и банальном жульничестве.
Подумайте лучше о себе и близких, помня об Уловке COVID-22:
«забота о себе самом перед лицом прямой и непосредственной опасности является проявлением здравого смысла».
www.pnas.org
#Эпидемия
_______
Источник | #theworldisnoteasy
Хочешь узнать больше? Подпишись на FSCP+
Обнаружен критический переход уровня заболеваемости при эпидемиях.
Только что опубликовано прорывное исследование престижной международной группы исследователей из 7 университетов (США, Нидерланды, Швеция) и Института Санта-Фе.
Это рецензированное междисциплинарное исследование:
• посвящено одной из самых серьёзных научно-социальных проблем поляризации общества в 21 веке – носить/не носить, кому, когда и где маску при подъеме-пике-спаде эпидемий?
• дает принципиально новый обоснованный ответ по решению названной проблемы;
• ярко демонстрирует ограниченность, примитивность и ошибочность полярных точек зрения на основе результатов исследований, не учитывающих роль обратных связей между биологическими и «социальными инфекциями».
Уловка-22 (Catch-22) – ставший супер-мемом термин из одноименного романа Джозефа Хеллера, - гласит: «Всякий, кто пытается уклониться от выполнения боевого долга, не является подлинно сумасшедшим».
• Смысл термина в том, что забота о себе самом перед лицом прямой и непосредственной опасности является проявлением здравого смысла.
• А парадокс в том, что в условиях правовых, административных, социальных или логических коллизий, индивид, подпадающий под действие таких норм, не может вести себя целесообразно.
Применяя этот термин к проблеме ношения масок, получаем такой парадокс.
✔️ С одной стороны, ношение масок снижает скорость передачи и, следовательно, распространенность заболевания.
✔️ С другой стороны, снижение заболеваемости препятствует продолжению ношения масок, тем самым способствуя возрождению эпидемии.
В основе парадокса столкновение биологической инфекции (вируса), ломающей здоровье людей, с «социальной инфекцией», изменяющей поведение людей. И до сих пор распространение и сосуществование этих двух инфекций ошибочно исследовалось порознь.
Чтобы исследовать двунаправленную связь двух инфекций, авторы объединили модель «социальной инфекции» (учитывающей различные поведенческие механизмы, влияющие на ношение масок – эффект стадности, страх заражения, влияние элиты и просоциальность) с эпидемической моделью.
В результате моделирования был обнаружен критический переход/перелом, когда население предполагает, что распространение болезни сильно опасно, и это вызывает устойчивый массовый ответ - использование маски. В результате эпидемия также переламывается и начинается её спад.
Но когда показатели заболеваемости становятся не столь угрожающими, ношение масок начинает становиться не обязательным. В результате, даже менее заразные варианты вируса могут вызывать более высокий уровень заболеваемости, чем его более заразные аналоги (в условиях ношения масок). И тогда случается обратный перелом.
Резюме модели очевидно.
✔️ либо (в условиях без надлежащего ношения масок) игра двух переломов с непредсказуемым результатом, когда даже вакцинации может оказаться недостаточно для уменьшения конечного размера эпидемии;
✔️ либо обременительное и психологически дорогое ношение масок, минимизирующее эпидемию за счет изменения баланса двух критических переходов эпидемии в пользу «социальной заразы», помогающей убивать заразу биологическую.
В ситуации, когда уже в обозримом будущем Россию ждет рост заболеваемости ковидом штамов BA.4/BA.5, не спешите обвинять авторов авторитетного, рецензированного исследования в некомпетентности, алармизме, очковтирательстве и банальном жульничестве.
Подумайте лучше о себе и близких, помня об Уловке COVID-22:
«забота о себе самом перед лицом прямой и непосредственной опасности является проявлением здравого смысла».
www.pnas.org
#Эпидемия
_______
Источник | #theworldisnoteasy
Хочешь узнать больше? Подпишись на FSCP+
