Симптомы выздоровления: бороться с эпидемиями гриппа поможет математика

Дата публикации: 18.03.2016

Зима в Северной столице в этом году прошла весьма болезненно: по сообщениям СМИ, с ноября по февраль в петербургских больницах от гриппа лечились более шести с половиной тысяч человек. Росздравнадзор проверял аптеки и не во всех из них смог найти минимально необходимый набор противовирусных лекарств, а в некоторых не было даже медицинских масок. Эпидемия, очевидно, побила все рекорды последних лет и для многих стала неожиданностью. Между тем, в конце прошлого века в России была создана математическая модель для предсказания распространения гриппа, которая успешно работала и которую сейчас пытаются воссоздать специалисты Университета ИТМО. Об этом рассказывает инженер НИИ наукоемких компьютерных технологий, участник Science Slam ITMO University Василий Леоненко.

Мы недавно публиковали интервью с твоим коллегой – Ильей Семовым, который рассказывал про систему для облегчения диагностики легочной гипертензии. Твоя работа в НИИ наукоемких компьютерных технологий тоже связана с медициной?

Да, только с тем отличием, что Илья занимается персональной медициной, а я – тем, что на Западе называется public health. Мы с коллегами работаем не с болезнями конкретных людей, а с популяцией в целом. В частности, мы анализируем данные по сезонным эпидемиям гриппа, которые собирались много лет, и пытаемся научиться прогнозировать вспышки и динамику эпидемий – какими будут их размах и продолжительность, чтобы потом на основе этой информации можно было планировать профилактические меры, закупку вакцин, необходимое количество коек в больницах и так далее.

Как вы это делаете, и что это за данные?

Данные нам предоставили в петербургском НИИ гриппа, который также выполняет функции Национального Центра Всемирной организации здравоохранения по надзору за гриппом в России. Они мониторят статистические данные, и если превышен определенный эпидемиологический порог, то они докладывают об этом в ВОЗ и региональные организации. Например, на основе их данных свои сводки составляет Роспотребнадзор. Раньше у них был очень мощный отдел кибернетики, в восьмидесятые, как мне рассказывали, там работали пять выпускников матмеха СПбГУ, которые занимались прогнозированием и моделированием. Они занимались внедрением уникальной в своем роде модели Барояна-Рвачева, которая была разработана в начале 70-х годов в Москве и демонстрировала распространение гриппозных эпидемий по городам СССР.

Грипп, в отличие от ОРВИ, имеет привозную природу, миграционную. Обычно в Юго-Восточной Азии возникает новый штамм, авиационными путями переносится в Западную Европу. Из Европы в СССР грипп обычно попадал через Москву или Ленинград, а после распространялся по всему Союзу. Леонид Рвачев был выпускником мехмата МГУ, а Оганес Бароян – доктором медицинских наук, они вместе работали в московском НИИ эпидемиологии и микробиологии. На основе анализа транспортных потоков они создали модель, которая давала возможность получить очень точный прогноз по распространению гриппа, не побоюсь сказать, что она была эпохальной. Делать прогнозы поведения живых систем очень сложно, слишком много случайных факторов. Тем не менее, с помощью разработанной модели через 5-7 дней после прихода эпидемии на территорию СССР давался достаточно точный прогноз ежедневного ожидаемого числа подхвативших вирус людей во всех городах страны на весь период до окончания эпидемии. Представьте, что вы работаете в региональном Минздраве, вам говорят, что через несколько недель начнется эпидемия гриппа и точно предсказывают ее размах. Для вас это бесценные данные – можно все вовремя спланировать, рассчитать момент объявления карантина в школах, подготовиться к росту сопутствующих заболеваний.

Эта модель во многом устарела из-за того, что с распадом СССР изменились все прежние транспортные потоки, поменялся тип мобильности в популяции, штаммы гриппа стали другими. Мы хотим построить аналогичную модель с учетом новых обстоятельств, и, даже если не получится продемонстрировать столь же хорошие результаты, как раньше, по крайней мере, люди узнают, что у нас в стране была такая модель. На Западе она хорошо известна, а в России мало кто слышал, что когда-то наши ученые создали настолько прорывную вещь.

Пару месяцев назад я общался с врачом из Боткинской больницы. Он говорил, что в городе этой зимой не было нормальных лекарств – только пустышки вроде «Арбидола», потому что эпидемию ждали в следующем году. Если у вас получится создать свою модель, мы можем надеяться на то, что профилактику эпидемий будут проводить вовремя?

Врачей нужно разделять, есть клинические врачи, которые имеют дело с практикой, а есть те, кто занимается наукой. Степень их осведомленности разная, потому что врачи на уровне клиник не всегда видят общую картину. Я беседовал на эту тему с доктором медицинских наук Юрием Григорьевичем Иванниковым, одним из соавторов работ по старой модели. К сожалению, Бароян и Рвачев давно умерли, но Юрий Григорьевич жив и продолжает работать в Петербурге. Он говорил, что в этом году истерия по поводу гриппа была во многом наносной. Я считаю, что как минимум не совсем корректно делать особенный акцент на том, что грипп «свиной», «птичий» и так далее – у всех гриппов животная природа. СМИ зачастую пользуются этими названиями, чтобы нагнетать панику в духе трейлеров к фильмам ужасов: никто не ожидал, и вот пришел смертоносный свиной грипп, и мы все умрем. Ситуацию вполне можно было спрогнозировать.

Но в России прогнозов сейчас нет в принципе, медики предсказывают старт эпидемий статистическими методами. Грубо говоря, есть текущая недельная заболеваемость, ее сравнивают с заболеваемостью за прошлые периоды, и, если она превышает определенный порог, объявляется эпидемия. На основе статистики можно попробовать предсказать что-либо, но понять и объяснить – едва ли. Когда есть хорошая модель, ее можно использовать даже в том случае, если появляются дополнительные факторы: добавили несколько показателей, и модель «скажет», когда начнется эпидемия. Не потому, что в прошлом году было так, а потому что это наиболее вероятный путь развития живой системы.

Проблема Санкт-Петербурга в том, что грипп попадает в Россию через Европу, и это один из первых городов, которые «принимают удар». Поскольку в советское время данные о заболеваемости в Европе были недоступны, приходилось дожидаться начала эпидемии в Ленинграде, чтобы потом замерить нужные параметры и сделать прогноз для остальных городов. Таким образом, для них картина была ясна заранее, а Ленинград и Москва были в менее выигрышной ситуации. Сейчас время глобализации, и в связи с этим есть много положительных моментов – можно рассчитать миграционные потоки совместно с западными коллегами и строить прогнозы в мировом масштабе, в частности заблаговременно прогнозировать ход эпидемий во всех городах РФ по данным из Западной Европы.

Как то, над чем вы работаете, будет выглядеть в итоге – какое-то приложение, или, допустим, серверное ПО?

Прогноз по модели можно посчитать и ручкой на бумажке, но, понятное дело, заниматься этим сейчас никто не будет. Научные сотрудники, занимавшиеся проблемой в советское время, были ограничены в вычислительных ресурсах, им нужно было использовать простую и понятную модель, иначе ЭВМ тех лет ее просто не потянули бы. Мы можем сделать ее немного сложнее, но впадать в крайности тоже не будем. Скорее всего, это будет какая-то программа, которую можно реализовать в виде веб-интерфейса. Если рисовать уровень заболеваемости ОРВИ на графике, то можно увидеть четкую периодичность – летом количество зарегистрированных случаев заражения мало, в сентябре уровень кривой начинает повышаться, в зимний период начинается эпидемия, а потом кривая возвращается на прежний уровень. Надо понимать, что модель не выдает конкретную дату начала эпидемии. Она будет предоставлять не точечную, а интервальную оценку, в пределах которой может колебаться заболеваемость, – плохой и хороший сценарий. Но по графику можно будет оценить статистику, время старта, пики и сделать экспертный прогноз.

Готовую модель нужно будет «обкатывать» перед началом реального использования?

Тестировать ее несколько лет необязательно. Есть так называемый ретроспективный подход, когда у нас по факту данные есть, но мы делаем вид, что их нет, и пытаемся их «прогнозировать». Мы берем неполные данные за прошлые периоды, проводим моделирование и смотрим, совпадает ли результат с тем, что было на самом деле. У нас сейчас есть предварительные договоренности со специалистами из НИИ гриппа, если мы сможем правильно настроить модель и продемонстрировать первые положительные результаты по прогнозированию, они готовы с нами сотрудничать.

У тебя есть медицинское образование?

Я математик-прикладник, учился в Омске. Этой темой я занимаюсь давно, на третьем курсе писал по ней курсовые, когда выбирал специализацию. Вообще, помимо математики, я «залезал» и в другие степи, связанные с биологией, социологией, мне это нравится больше, чем физика. Я знаю, что в физике тоже много интересных вещей, но мне больше нравится объяснять математикой живые процессы.

А как попал в Университет ИТМО?

С НИИ наукоемких компьютерных вычислений я познакомился через научную школу-практикум молодых ученых. Я тогда учился на первом курсе аспирантуры, и ссылку на анонс ежегодного мероприятия НИИ НКТ мне дал научный руководитель. У меня уже был опыт участия в конференциях, обычно на них выступления делят как-нибудь так: четыре пленарных доклада – пятиминутный отдых – двадцать секционных докладов, потом еще четыре пленарных и двадцать секционных докладов, сорок минут на обед, и дальше все снова по сценарию. Мозг этого просто не выдерживает, столько информации усвоить просто нереально. А на школе в НИИ НКТ давали время подумать, пара докладов – кофе-брейк. К тому же было явно видно, что докладчики учитывают разную целевую аудиторию, когда готовят свои доклады, и хотят, чтобы все слушатели понимали, о чем они говорят, – не на многих российских конференциях это встретишь.

В моем институте в это время начали внедрять кластеры и параллелизацию вычислений, и я поехал на научную школу как раз для того, чтобы узнать больше о внедрении высокопроизводительных вычислений в моделирование. У меня был секционный доклад, и я не планировал выступать в первый же день перед всей аудиторией школы, но сделать это мне предложил директор НИИ НКТ Александр Бухановский: у нас с НИИ НКТ были в чем-то схожие темы исследований, они тогда занимались ВИЧ совместно с коллегами из Амстердама, а я работал над распространением туберкулеза. В итоге конференция мне очень понравилась, я приехал в следующем году в Петербург на очередную сессию школы, в 2013 году подал заявку на участие в Young Scientists Conference, которая была организована НИИ НКТ в Барселоне, и моя заявка прошла отбор. В 2014 году я участвовал в очередной сессии школы-практикума.

Еще в 2012 году, когда я защитил диссертацию, встал вопрос поиска постдока – это такая форма трудоустройства, временная ставка для молодого кандидата наук. Я хотел поехать за рубеж, потому что особо не видел в России мест с хорошей школой моделирования по живым системам, и думал временно поработать за границей, чтобы потом вернуться и создать что-то свое у нас. Я составил резюме и попросил у профессора Бухановского согласие на то, чтобы включить его в список рекомендателей, на что он предложил мне приехать в Петербург. Позиций постдоков в НИИ НКТ не было, но были постоянные ставки; я поразмыслил и решил, что в Петербурге возможностей будет даже больше, чем во многих западных организациях. Оставаться на Западе я не собирался – там и так много своих профильных специалистов, в тех же Штатах подобными темами занимается чуть ли не каждый университет. И решают они, соответственно, свои, американские проблемы. Я же хочу работать здесь, потому что привязан к России больше, чем к какой-либо другой стране, и здесь есть потребность в моей работе.

Добавим, что 24 марта пройдет День открытых дверей кафедры высокопроизводительных вычислений и НИИ НКТ, где можно будет лучше познакомиться с исследованиями, которые реализуются на базе этих подразделений Университета ИТМО.

Беседовал Александр Пушкаш,

Редакция новостного портала Университета ИТМО