×

COVID-19: Прогноз телекоммуникационного аналитика

Апрель 2020 года

Аналитический Отчет (полная версия)

Запросить стоимость полной версии исследования: news@json.tv

Аналитический Отчет (полная версия)

COVID-19: Прогноз телекоммуникационного аналитика
COVID-19: Прогноз телекоммуникационного аналитика
Апрель 2020

COVID-19: Прогноз телекоммуникационного аналитика

Апрель 2020 года

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы скачать PDF-версию Информационного бюллетеня

Скачать

+7 926 561 09 80; news@json.tv

Пишите, звоните, если есть вопросы

Пандемия коронавируса COVID-19 охватывает все большее количество стран. Правительства большинства их них прилагают серьезные усилия с целью ограничить распространение инфекции. Пророки разных мастей, чревовещателей и любителей теории заговора рисуют мрачные картины будущего. Вместе с тем, за последние десятилетия телекоммуникационная отрасль успешно отработала прогностические модели по проникновению инновационных устройств и услуг, которые ранее не были известны потребителям. Данный релиз подготовлен J’son & Partners Consulting для предварительного прогнозирования численной и временной динамики распространения вируса COVID-19 в России на основе одной из таких моделей.

 

Быстрая динамика распространения коронавируса COVID-19 по земному шару показала определенную слабость человека как «царя природы» и наличие до сих пор сильных уязвимостей его существования от мельчайших биологических объектов. Вместе с тем, пережитый опыт чумы Средневековья и испанки начала ХХ века ясно говорит о способности человечества противостоять стихии через развитие научного мировоззрения и знаний. Фактически, современная медицина стала своеобразным «оружием» в биологической межвидовой борьбе человека и вируса.

 

Сегодня одним из важнейших вопросов является скорость распространения пандемии и правильной научной оценки влияния на нее принимаемых правительствами и людьми тех или иных мер. В качестве инструмента для такой оценки эксперты J’son & Partners Consulting применили прогнозную модель проникновения технологических достижений. Одним из пионеров по использованию этой модели была группа американских маркетологов во главе с г-ном Lawrence Vanston, президентом компании Technology Futures Inc., которая отработала применение функции Гомпертца для описания процесса проникновения новых устройств и услуг в телекоммуникационной отрасли. На примере большого числа исторических данных эта группа показала высокую степень точности прогнозов проникновения таких устройств как радио, черно-белого и цветного телевидения, видеомагнитофонов, CD-плееров, персональных компьютеров, мобильной связи, различных видов широкополосного доступа в Интернет и других. Примечательно то, что для прогноза возможно применение имеющихся данных на самых ранних этапах, когда проникновение составляет единицы процентов от потенциально возможных значений.

 

Функция Гомпертца описывается следующей формулой: Y(t) = e(-e-b(t-a)), где

 

t – время, a – параметр, определяющий достижение определенной степени проникновения (например, 1% проникновения) и b – параметр, определяющий скорость проникновения. Данная функция является одной из разновидностей так называемых S-кривых.

 

Параметры a и b для многих телекоммуникационных устройств достаточно близки. В случае с коронавирусом задача экспертов J’son & Partners Consulting состояла в определении этих параметров на основе имеющейся статистики распространения заболевания коронавирусом COVID-19. Сразу следует отметить, что это оказалось проблематичной задачей, в первую очередь, из-за экстремально низкой заболеваемости на текущем этапе. Применительно к России на момент написания релиза 21 апреля 2020 года заболеваемость коронавирусом составляла 0,03% от общего населения страны (или 52 763 человека). Вторым негативным фактором, снижающим ценность имеющейся статистики для целей прогнозирования, является ее «замусоренность» внешним обстоятельствами – механизм заражения определялся «ввозом» большого числа российских граждан из-за рубежа. То есть степень заражения за счет возвращающихся превышала «внутреннее опыление» граждан, как минимум, в течение марта 2020 года. Однако далее механизм распространения начал преимущественно определяться «внутренней диффузией» вируса среди населения страны. В связи с этим может возникнуть логичный вопрос о необходимости построения прогнозов на такой зыбкой основе имеющейся статистики.

 

По мнению J’son & Partners Consulting, на текущий момент цель построения прогноза состоит не столько в получении высокоточной оценки развития события, сколько в понимании порядка величины явления, оценки возможных его временных интервалов и влияния принимаемых мер на развитие эпидемии. На последующих этапах, когда заболеваемость в стране достигнет не менее 1%, можно будет уточнить прогнозную модель.

 

В качестве объекта для сравнения динамики заболеваемости в России, поддерживающий достаточно строгий режим самоизоляции, был взят пример Швеции, которая отказалась от мер самоизоляции иограничилась лишь общими рекомендациями для населения. Недельная динамика заболеваемости обеих стран в относительно «незамусоренном» апреле 2020 года описывается следующими параметрами:

 

  • Россия: a = 24,0 и b = 0,12;
  • Швеция: a = 14,5 и b = 0,25.

Dynamic of CoVid-19 spreading

 

Полученный прогноз в виде двух S-кривых показывает понедельную динамику доли заболевшего и населения от коронавируса для России и Швеции (красная и синяя сплошные кривые соответственно). В целом считается, что избежать заражения вирусом не удастся – как и гриппом в жизни болеют все. То есть 100% населения рано или поздно пройдет процесс «опыления» новым вирусом.

 

Из рисунка 1 видно, что ориентация Швеции на максимально быстрое «вирусное опыления» населения позволит достичь уровень 80% - 90% к середине III квартала 2020 года, а в России при сохранении режима самоизоляции этот процесс затянется до конца 2020 года. Другим важным выводом из рисунка 1 является тот факт, что охват населения новым вирусом может пройти очень быстро – в любом случае в этом году. Это означает, что разрабатываемые в настоящее время вакцины понадобятся уже новому поколению людей, так как срок их появления в реальной медицинской практике может быть в 2021 – 2022 году. Возможно, вакцина также понадобиться и для периодической вакцинации всего населения, но пока о ее свойствах и характере применения говорить преждевременно. Конечно, эксперты Json & Partners Consulting, как и все население Земли, надеются, что процесс «вирусного опыления» пойдет медленнее. Статистика мая 2020 года, когда общий уровень числа больных и переболевших людей существенно превысит 1% населения, позволит уточнить модель (параметры a и b) на большей выборке статистических данных.

 

Производная от S-кривых, приведенных на рисунке 1, позволяет оценить пик максимального прироста числа людей, охваченных вирусом.

 

Infected as a share from max

 

Из представленных выше оценок следует, что Швеция должна достичь пика заболеваемости в июле, а Россия – в начале сентября при условии сохранения режима самоизоляции. При этом срок эпидемии (по полувысоте от пика) составит около 10 недель, а в России – около 20 недель. Собственно цель шведских властей может быть выполнена – срок эпидемии сокращен без серьезного ограничения экономической активности в стране.

 

Насколько оправдано такое «затягивание» эпидемии в России за счет режима самоизоляции и подобных мер?  Как известно, население России составляет около 145 млн чел., Швеции – чуть более 10 млн чел. На рисунке 3 показан прогноз абсолютного недельного прироста заболевших. Казалось бы, Швеции нечего сильно беспокоится по сравнению с Россией, абсолютный прирост больных в пике обеих стран составляет около 1,0 и 6,5 млн человек соответственно.

 

Increasing by week_the pace

 

Даже если учесть, что доля бессимптомных больных может достичь 50 – 60% (по данным Роспотребнадзора этот показатель постепенно растет и сейчас составляет 45 – 50%, в Москве – до 60%), объем еженедельно заболевающих людей с достаточно тяжелой симптоматикой будет составлять в Швеции – до 0,5 млн чел., в России – около 3,0 млн чел. в пике. Принимая во внимание нахождение таких больных на стационарном лечении в больнице не менее 3 - 4 недель, то общее число стационарных больных составит в пике до 2 млн чел. в Швеции и до 12 млн чел. в России. Таким образом, главный вопрос заключается в том, сможет ли медицинская система пропустить через себя такое количество больных без сбоев. Понятно, что в противном случае картина с выздоровлением может резко ухудшиться из-за отсутствия должного ухода за больными, что имело место при резком росте эпидемии в Италии, Великобритании и США.

 


Сравнение наличия больничных коек показывает, что Россия лучше подготовлена к приему больных, чем Швеция – удельное число больничных коек на 100 тыс. населения в нашей стране в 3 раза выше, при этом по удельному количеству медицинского персонала показатели обеих стран сопоставимы. Также стоит отметить, что в последние 5 – 10 лет общая тенденция сокращения данных показателей была присуща и России, и Швеции. Согласно данным Росстата России, на 2018 год в нашей стране имелось около 135 тыс. туберкулезных и инфекционных койко-мест, что очевидно недостаточно в условиях эпидемии. В связи с этим становятся понятным усилия Правительства как минимум удвоить это число, в том числе за счет экстренного строительства серии эпидемиологических больниц по китайскому опыту города Ухань, переоборудования терапевтических отделений и потенциально возможного временного развертывания военных госпиталей.

 

Коронавирус, именуемый COVID-19, столкнулся с человеческой популяцией впервые и рано или поздно он охватит все население Земли. Отсюда логично предположить, что первый пик эпидемии (которым, как полагают некоторые эксперты, все и ограничится) станет лишь первым среди большой череды всплесков эпидемии. Сейчас продолжительность этой «войны» человека и вируса трудно предсказать, все будет зависеть от мер, принимаемых странами и отдельными людьми, поэтому методы оперативной оценки развития окажутся необходимы.

 

В настоящее время пока рано судить об эффективности шведского «спартанского» или российского «самоизолирующего» подходов, необходимо время для достижения результатов и последующей их оценки. Однако цена вопроса велика – количество спасенных жизней людей. На момент написания релиза текущая летальность (число погибших к сумме выздоровевших и погибших от вируса) по отдельным странам составляла (www.koronavirustoday.ru):

 

Death rate coused by CoVid19 by countries

Очевидно, что значения текущей летальности, в первую очередь, определялись подготовленностью системы здравоохранения к реальному стресс-тесту в условиях быстро распространяющейся пандемии. Наиболее сильное влияние на скорость «диффузного опыления» населения вирусом сыграли быстрота реакции правительств и принятие ими определенных защитных мер. Как видно из примера России и Швеции (рисунок 1) на начальном этапе распространения вируса (например, до 21.04.2020 года), относительная динамика распространения вируса была невелика и, более того, почти неразличима для разных стран. В результате одни страны «махнули на все рукой», другие, осознав долгосрочные последствия, начали принимать экстренные меры.

 

Стоит также отметить, что на резистивность нации к новому вирусу могла сказаться вакцинация населения к туберкулезу с помощью БЦЖ (Бацилла Кальмета – Герена). Многие публикации отмечают пониженные темпы проникновения заболевания в Восточной Европе по сравнению с ситуацией в странах Западной Европы и США, связывая это с принятием советской системы поголовной вакцинации населения, что осуществлялось в СССР с 1928 года. Этот пример почти столетней «подготовки» еще раз подчеркивает необходимость научного подхода не только в медицине, но и во всех других отраслях человеческой деятельности, и конечно может быть отнесен к элементам подготовленности системы здравоохранения России.

 

С точки зрения текущего момента, нужно отметить важность ситуационного прогнозирования. Имея дело с очень малыми начальными величинами (менее 1% проникновения вируса) с помощью модели на основе функции Гомпертца (S-кривая) можно прогнозировать ситуацию в будущем задолго до резкого всплеска эпидемии, причем как первичного, так и повторного. Кроме того, принятие определенных защитных мер оказывает воздействие на скорость динамики процесса во времени (на величину параметров a и b). Таким образом, отслеживая изменения показателей a и b на основе имеющейся достаточно простой статистики, можно оценивать действие принимаемых мер в отдаленном будущем. Даже, если абсолютные численные оценки не столь корректны, не менее актуально оценить относительное воздействие принимаемых мер, еще раз подчеркнем, на ранних этапах их введения.

 

Эксперты Json & Partners Consulting осознают, что результаты расчетного прогноза, показанные на рисунках 1 – 3, носят «апокалипсический» характер по отношению к системе здравоохранения. Как отмечалось выше, это связано с «замусоренностью» данных на начальном этапе эпидемии. Тем не менее, видно, что политика российских властей по самоизоляции населения носит верный характер, что обеспечило замедление развития эпидемии и более низкий уровень летальности уже в начальный период за счет способности лечения ограниченного контингента больных на имеющихся ресурсах.

 

В качестве примера, на рисунках 1 и 3 приведена оценка двух возможных событий:

·         Смешанный вариант 1: выход из самоизоляции с 1 июня 2020 года всего работающего населения (70 млн чел.), что соответствует пунктирной кривой;

·         Смешанный вариант 2: выход лишь половины работающего населения, в то время как вторая половина продолжает работать удаленно.

 

В обоих вариантах неработающее население придерживается условий максимально возможной самоизоляции. В качестве параметров для работающей вне дома части российского населения взяты показатели a и b для Швеции.

 

На рисунке 1 хорошо видно, что вариант 1 приведет к быстрому росту «опыления» вирусом населения – синяя сплошная кривая для Швеции и красная пунктирная кривая для России идут параллельно (одинаковые параметры и b), и сократит сроки «опыления» на 3 месяца. В абсолютных значениях (рисунок 3) вариант 1 приведет к удвоению числа недельных заболеваний. Вариант 2 с сохранением части работающего населения на удаленной работе позволяет сохранить определенное замедление распространения заболевания по сравнению с вариантом 1.

 

Здесь уместно подчеркнуть важность современных телекоммуникационных средств удаленной работы, развитие которых в России уже сыграло положительную роль для экономики страны в период эпидемии. Многие виды бизнеса осознали новые пути своего развития, сокращения производственных издержек и повышения эффективности своей работы. Как говорится, нет худа без добра – в короткий срок значительное число работающего населения России освоило удаленные способы работы, соответствующие телекоммуникационные устройства и программное обеспечение. В свою очередь, удаленная домашняя работа людей резко перестроила потоки телекоммуникационного трафика и в первые дни режима самоизоляции ряд операторов связи испытывал трудности по его распределению. Несмотря на это, по мнению Json & Partners Consulting, такие «вынужденные учения» окажут положительное влияние на отрасль инфокоммуникационных технологий, так как они лежат в русле Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», предусматривающей развитие тесного электронного общения населения, бизнеса и государства.

 

В заключении отметим, что распространение коронавирусной инфекции, по-видимому, затянется благодаря применению различных защитных методов от временной самоизоляции, освоения населением «масочной» гигиены и социальных дистанций при взаимном общении до проведения профилактических мер дезинфекции зданий и территорий, повышенных требований к производственной гигиене, применению средств тестирования и контроля здоровья людей, совершенствования опыта локализации местных вспышек заболеваний и тому подобное. Сохраняются надежды на своевременную разработку и начало производства вакцины от данного заболевания до момента 100%-го «опыления» вирусом населения страны. Очевидно, что также вероятны и локальные провалы в этих усилиях. Однако во всех ситуациях важно освоить методы заблаговременного прогнозирования ситуации и последствий тех или иных мер. В дальнейшем Json & Partners Consulting планирует проводить регулярный мониторинг ситуации с целью уточнения прогнозов и изменения прогнозных параметров модели.

 

По мнению J’son & Partners Consulting, отработанная на телекоммуникационных устройствах и услугах методика оценки проникновения новых явлений на основе функции Гомпертца (S-кривая) может быть эффективно использована для быстрой оценки долгосрочной ситуации с развитием коронавируса и последствий от принимаемых мер, как в стране в целом, так и на уровне региона или крупного населенного пункта. Такой подход позволит перейти от реактивного контроля ситуации к проактивной практике управления ею. Исходной информацией для нее является доступная статистическая информация, а сам процесс прогнозного расчета осуществляется имеющимся «математическим обеспечением» в формате Excel.

 

_________________________

 

Информационный бюллетень подготовлен компанией J'son & Partners Consulting. Мы прилагаем все усилия, чтобы предоставлять фактические и прогнозные данные, полностью отражающие ситуацию и имеющиеся в распоряжении на момент выхода материала. J'son & Partners Consulting оставляет за собой право пересматривать данные после публикации отдельными игроками новой официальной информации.

  

 

 

Пандемия коронавируса COVID-19 охватывает все большее количество стран. Правительства большинства их них прилагают серьезные усилия с целью ограничить распространение инфекции. Пророки разных мастей, чревовещателей и любителей теории заговора рисуют мрачные картины будущего. Вместе с тем, за последние десятилетия телекоммуникационная отрасль успешно отработала прогностические модели по проникновению инновационных устройств и услуг, которые ранее не были известны потребителям. Данный релиз подготовлен J’son & Partners Consulting для предварительного прогнозирования численной и временной динамики распространения вируса COVID-19 в России на основе одной из таких моделей.