Учёные создали модель распространения болезней на основе данных о поездках на работу

Автор: Shernee Lau from Pexels

Для миллионов людей по всему миру поездки на работу или учёбу являются ежедневной рутиной. Но во время пандемии эта практика может значительно способствовать распространению инфекционных заболеваний — факт, который многие традиционные метапопуляционные модели часто упускают из виду, поскольку они разработаны в основном для миграции и рассматривают людей так, как если бы они редко перемещались локально.

В журнале Chaos команда исследователей из Южной Кореи представила Коммутационную метапопуляционную модель (CMPM), чтобы устранить эти ограничения и расширить фокус, включив в него модели ежедневной мобильности.

Модель использовалась для моделирования распространения COVID-19 с реальными данными о поездках на работу, предоставленными второй по величине телекоммуникационной сетью страны. Это показало, что модель может лучше отражать пространственное разнообразие в моделях вспышек — от быстрого распространения в городских центрах до отсроченных или локальных вспышек в сельской местности.

«В отличие от традиционных моделей, которые рассматривают население как единое целое, CMPM отслеживает людей по их реальным маршрутам поездок», — сказал автор Джей Ву Ли.

«Она использует данные с мобильных телефонов, чтобы отслеживать, когда люди покидают свои дома, куда они направляются в течение дня и когда возвращаются ночью. Это даёт учёным гораздо более реалистичную картину того, как болезни распространяются через повседневное перемещение людей».

В отличие от традиционных моделей отслеживания метапопуляций, CMPM предназначена для перераспределения населения на основе потоков поездок на работу, а не статических региональных границ, и, по-видимому, гораздо лучше подходит для отражения реальных нюансов мобильности населения. Например, модель может отслеживать, как инфекции могут быстро вспыхивать в крупных густонаселённых городах, таких как Сеул, и распространяться на близлежащие города, связанные потоками пассажиров, и как в более изолированных местах, таких как остров Чеджу, вероятно, будет наблюдаться гораздо более медленное распространение, поскольку меньше людей перемещается туда и обратно.

Изображение сети поездок на работу в Южной Корее. Автор: Jae Woo Lee

«Традиционные модели упустили бы эти ключевые различия, предсказывая более плавное, почти равномерное распространение, которое не соответствует реальности», — сказал Ли.

Исследователи надеются, что улучшенная производительность их модели подчеркивает важную роль реалистичных данных о мобильности в моделировании эпидемий и что это может помочь в разработке целевых стратегий вмешательства, которые спасают жизни.

«Наши ежедневные поездки не просто определяют наш распорядок дня; они также формируют путь пандемии», — сказал Ли.

«Показывая, как модели поездок на работу [с данными в реальном времени] формируют этот путь, CMPM может помочь правительствам и медицинским чиновникам разрабатывать более умные ответные меры. Вместо универсального карантина они могут сосредоточиться на коридорах с интенсивным движением пассажиров или защитить уязвимые регионы с ограниченными связями».

Больше информации: Commuter metapopulation models for epidemic spreading in human mobility networks, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science (2025). DOI: 10.1063/5.0284992

Источник: American Institute of Physics