Omul din spatele sistemului IT din Ministerul Mediului a realizat previziune “matematică” în legătură cu epidemia de coronavirus din România. În urma calculelor sale, a aflat data la care țara noastră va învinge, oficial, COVID-19, când va fi vârful epidemiei, dar și câți morți vom avea. Potrivit celui mai nou bilanț făcut public de autorități, s-au înregistrat 146 de decese.
Antreprenorul Bogdan Micu, mdin Brașov, a reușit să facă o modelare computerizată a epidemiei de coronavirus în România. A folosit cifrele existente, informațiile oficiale, așa puține cum au fost disponibile, și a generat o simulare cu ajutorul calculatorului a posibilelor evoluții ale acestei epidemii. Rezultatele sunt încurajatoare, din perspectiva termenulului de ieșire din criză. Sunt sumbre, din perspectiva victimelor acestui cumplit virus.
Textul a fost preluat de pe pagina de Facebook a lui Bogdan Micu.
În rândurile de mai jos se află postarea făcută de Bogdan Micu pe pagina sa oficială de Facebook:
“Zilele astea am facut cateva analize asupra nivelului de infectii care va afecta Romania. Eu am nevoie de aceasta predictie ca sa pot evalua ce nevoie de echipamente va fi in tara. Sa stiu ce trebuie cumparat. Ca nu poti cumpara de pe o zi pe alta milioane de echipamente. Lead time best case este 3 saptamani. Trebuie strategie si viziune. Altfel esti mort in fasa pe piata internationala de echipamente.
In cazul de fata este o versiune a simularii in care am ales un caz usor mai optimist decat Italia si Spania.
Motivul principal pentru care am ales asta este ca Romania, spre deosebire de alte tari, a luat masuri de distantare sociala mult mai devreme. Un lucru care se poate modela.
Intre variabilele mele, majoritatea sunt valori destul de universal valabile, si testate deja in china si alte tari, si deci aproape de realitatea de la noi.
Ce avem noi particular?
2 variabile.
Cum se citeste estimarea:
Graficul este pe zile. Si practic se poate citi in fiecare zi cati oameni vor fi in spitale. In Terapie intensiva. Decese. Vindecati. Etc.
Just pick a date – and u have it.
Cum am verificat ca e corect?
Cea mai buna metoda de verificare pana acum pentru mine a fost verificarea cu datele reale. Graficul are ziua zero la 8 martie. Si, cu o marja de eroare cam de 10-20% a prezis corect evolutia. De pilda cand in tara erau 1814 confirmati si 70 decese eu vedeam 1870 confirmati si 90 decese.
Ma astept ca modelul sa inceapa sa aiba diferente tot mai mari fata de realitate. Asta este pentru ca, desi ma lupt de ceva vreme sa am acces la informatii oficiale ca sa pot antrena modelul pe date cat mai reale, ma lovesc de o frica de transparentizare pe care nu o inteleg. Chiar daca sunt angajat guvernamental.
Oricum si asa, modelul ne da o idee asupra duratei si magnitudinii. E pura matematica.
Acum doua zile am prezentat acest model domnului Ministru Tataru. Si apoi si domnului Prim Ministru.
Au fost foarte receptivi la ce au vazut.
Am zis ca de fapt, modelul asta este doar o unealta pe care trebuie sa o folosim ca sa prezicem in mod AUTOMAT necesarul de echipamente in spitale in avans, rata de acoperire a paturilor cu ventilatoare, rata de imbolnavire a medicilor, distributia automata si trasparentizarea distributiei de echipamente etc etc.
Ar trebui sa putem sta la masa cu autoritatiile, sa discutam ce vom face pe 15 aprilie sau pe 30 aprilie, inca de azi.
Achizitiile de echipamente dureaza. Resursele nu pot fi realocate pe loc.
Cum inlocuim doctorii din carantina?
Cum testam daca se termina testele intr-un loc si in altul sunt prea multe? Pentru ca distributia spatiala nu e uniforma?
Totul trebuie automatizat, profesionalizat si debirocratizat in max 3 zile. Altfel efortul nostru se va prabusi rapid sub greutatea realitatii de maine.
A ramas ca mai discutam.
Eu pun aceasta previziune aici. Sa fie.
Datele rezultate pe scenariul probabil:
Date pe scenariul mai improbabil de tip Italia:
In general daca ma iau dupa Italia si extrapolez la Romania cifrele tind sa se dubleze. Deci daca vreti scenariu pesimist inmultiti cu doi cifrele de mai sus. Mai rau de atata e foarte improbabil sa fie. Dar, durata ramane aceeasi. Doar parabola e mai inalta.
Ps: Azi modelul meu zice 2756 de infectati cu 112 decese. Si sunt de fapt 2738 infectati si 107 decese.
Sper ca aceste informatii sa va ajute. Si sa fie un exemplu ca Transparenta inspira solidaritate si Transparenta ar putea ajuta daca ar fi practicata.
#update. Mai jos veti gasi sursa codului pe care ma folosit-o in analiza. Am postat-o in commenturi dar o pun si aici. Scopul acestui post este sa indemne autoritatile sa ia Data Driven Decisions nu sa ia Decisions Driven on MY data.
Modelul meu este doar o varianta de MODEL pe care am de gand sa il ajustez pe masura ce am acces la noi date. Daca cineva crede ca intelege mai bine ce se intampla este invitat sa puna alte variabile. Sa explice de ce a ales alte variabile. Si sa il posteze in comments sau pe pagina lui.
Acest cod a fost scris de mai multi cercetatori carora le suntem recunoscatori. Codul este menit sa fie adaptat fiecarei tari in parte. Indemn cat mai multi doritori sa se joace cu el.
@credits for Epidemic Calculator
Sursa graficului cu variabilele mele e https://gabgoh.github.io/COVID/index.html?CFR=0.009&D_hospital_lag=5&D_incbation=5.2&D_infectious=2.9&D_recovery_mild=11.1&D_recovery_severe=10.75&I0=2025&InterventionAmt=0.32999999999999996&InterventionTime=22.012933333333322&P_SEVERE=0.1424&R0=2.42&Time_to_death=21.41&logN=16.82&fbclid=IwAR2jWjsyShM_BvdLmvdRchiI5sN_pHS66b7RMKUKycMxRIUiOxFaNsdY608”.