Mathematical Modelling of Spread COVID-19 Epidemic for Preventive Measures to Protect Life and Health of Elderly

Для обоснования комплекса мероприятий, направленных на обоснование комплекса превентивных мер сохранения жизни и здоровья пожилых людей в условиях пандемии COVID-19, применяют количественные подходы, основанные на математическом моделировании. Анализ состояния разработки актуарных математических моделей смертности при эпидемии COVID-19 показывает необходимость построения моделей, которые отражают динамику изучаемых соотношений показателей инфицированности, заболеваемости, выздоровления и смертности в динамике пандемии с учетом влияния на этот процесс внешних факторов. Большинство известных математических моделей прогнозирования распространения и последствий COVID-19 являются компартментальными моделями, реализующими последовательные переходы между состояниями с выделением групп лиц с различной принадлежностью к прогрессированию/спаду распространения инфекции. Для нивелирования недостатков компартментальных моделей, обусловленных принятием допущения об однородности популяции населения и отсутствием адекватных подходов к масштабируемости результатов моделирования применяют модели, основанные на методе Монте - Карло и концепции многоагентных систем. Развитие методов моделирования связывается с необходимостью расширения информационной поддержки медицинского персонала и врачей - организаторов здравоохранения с обеспечением возможности онлайн-настройки параметров математических моделей и задействования данных из "облачных сервисов" с визуализацией результатов моделирования.

Ключевые слова

математические модели распространения COVID-19; компартментальная модель; актуарная модель; SIR-модель; математическое моделирование эпидемий; многоагентная система.

Литература

1. Bubeev Yu.A., Kozlov V.V., Syrkin L.D., Ushakov I.B., Usov V.M. The Impact of the COVID-19 Epidemic on the Elderly Mental Health and Psychosocial Support. Advances in Gerontology, 2021, vol. 33, no. 6, pp. 1043-1049. DOI: 10.34922/AE.2020.33.6.004
2. Golubev A.G., Sidorenko A.V. Theory and Practice of Aging in the Context of COVID-19. Advances in Gerontology, 2020, vol. 33, no. 2, pp. 397-408.
3. Coleman T.S. Estimating Lower Bounds for COVID-19 Mortality from Northern Italian Towns. MedRxiv, 2020, vol. 1, pp. 1-14. DOI: 10.1101/2020.06.10.20125005
4. Bogomolov A.V., Zueva T.V., Chikova S.S., Golosovsky M.S. Expert and Analytical Substantiation of the Priority Directions of Improving the System for Preventing Biological Terrorist Acts. Informatics and Control Systems, 2009, vol. 4, no. 22, pp. 134-136.
5. Bogomolov A.V., Chikova S.S., Zueva T.V. Information Technologies for Data Collection and Processing When Establishing Determinants Of Epidemic Processes. Health Risk Analysis, 2019, no. 3, pp. 144-153. DOI: 10.21668/health.risk/2019.3.17.eng
6. Bogomolov A.V., Chikova S.S., Zueva T.V., Tushnova L.K. Methodological Support for the Substantiation of Priority Directions for Improving the System for Preventing Biological Terrorist Acts. Technologies of Living Systems, 2006, vol. 3, no. 4, pp. 33-42.
7. Loseva A., Nezdoymyshapko M. Epidemic Modeling: a Model SIR. Available at: https://polit.ru/article/2020/05/06/sir/ (accessed at 21 May 2021)
8. Xi He, Lau E.H.Y., Peng Wu at all. Temporal Dynamics in Viral Shedding and Transmissibility of COVID-19. Nature Medicine, 2020, no. 26, pp. 672-675. DOI: 10.1038/s41591-020-0869-5
9. Koltsova E.M., Kurkina E.S., Vasetsky A.M. Mathematical Modeling of the Spread of the COVID-19 Coronavirus Epidemic in Moscow. Computational Nanotechnology, 2020, vol. 7, no. 1, pp. 99-105. DOI: 10.33693/2313-223X-2020-7-1-99-105
10. Modeling the Development of the Coronavirus Epidemic Using Differential and Statistical Models, Snezhinsk, RFNC - VNIITF Publishing House, 2020. (in Russian)
11. Ahmed I., Modu G.U., Yusuf A., Kumam P., Yusuf I. A Mathematical Model of Coronavirus Disease (COVID-19) Containing Asymptomatic and Symptomatic Classes. Results in Physics, 2021, vol. 21, article ID: 103776. DOI: 10.1016/j.rinp.2020.103776
12. Kondratyev M.A., Ivanovskiy R.I., Tsybalova L.M. Application of the Agent-Based Approach to the Simulation of the Disease Spreading Process. Scientific and Technical Statements of the St. Petersburg State Polytechnic University, 2010, no. 2-2 (100), pp. 189-195. (in Russian)