Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego (ICM) Uniwersytetu Warszawskiego udostępniło w internecie model rozprzestrzenienia się koronawirusa SARS-CoV-2 w Polsce. Model ten opisuje rozwój epidemii COVID-19 w naszym kraju i umożliwia przewidywanie potencjalnych ścieżek dalszego rozwoju epidemii, a także badanie różnych scenariuszy i efektów, jakie wprowadzają restrykcje administracyjne.
Z danych przedstawionych na stronie wynika, że przewidywany szczyt stwierdzonych zakażeń może nastąpić w ciągu kilku dni - na przełomie listopada i grudnia, po czym liczba zakażeń powinna powoli spadać w tempie odpowiadającym mniej więcej tempu wcześniejszego przyrostu. Szczyt hospitalizacji oraz "OIOM-izacji", czyli pobytów na oddziale intensywnej opieki medycznej, przewidywany jest na pierwszą połowę grudnia.
Obecne dane Ministerstwa Zdrowia dotyczące zakażeń wydają się być zgodne z przewidywaniami modelu, natomiast obecna liczba hospitalizowanych i przebywających na OIOM-ach jest - według danych ministerstwa - niższa niż wynikałoby to z prognoz. Wykresy przygotowano dla dwóch scenariuszy: wyższej oraz niższej transmisyjności w miejscach publicznych. Symulacją objęto okres do 1 stycznia.
W przypadku wyższej transmisyjności maksymalna liczba stwierdzonych zakażeń (na przełomie listopada i grudnia) miałaby wynosić ok. 31 tys. dziennie; 48 tys. hospitalizowanych i 6 tys. na OIOM-ach. W przypadku transmisyjności niższej byłoby to odpowiednio ok. 26 tys. zakażeń dziennie, 39 tys. hospitalizowanych i 5000 na OIOM-ach.
"Wyższa transmisyjność" nie oznacza w tym przypadku skutków ulicznych protestów - zaznaczają naukowcy z ICM - ale niższy poziom skuteczności wprowadzenia stref żółtej i czerwonej na terytorium całego kraju. "W obecnym stadium rozwoju modelu nie jesteśmy metodologicznie przygotowani, aby uwzględnić w sposób odpowiedzialny tego typu zgromadzenia jako odrębny czynnik. W związku z powyższym nieuprawnione jest stwierdzenie, że z modelu ICM UW wynika, iż protesty uliczne mogą zwiększyć liczbę stwierdzonych przypadków z 25 tys. na 31 tys." - czytamy na stronie ICM.
