Модифицированная модель SEIR и ИИ-прогноз эпидемической динамики COVID-19 в Китае в условиях мер общественного здравоохранения

Введение: Вспышка коронавирусной инфекции 2019 года (COVID-19), начавшаяся в Ухане, провинция Хубэй, Китай, совпала по времени с периодом массовой миграции населения в связи с ежегодным праздником Весны. Для сдерживания распространения инфекции Китай 23 января 2020 года ввёл беспрецедентные общенациональные меры. Эти меры включали масштабный карантин, жёсткие ограничения на поездки и расширенное наблюдение за подозреваемыми случаями. Однако было неизвестно, повлияли ли эти меры на ход эпидемии. Мы стремились показать, как эти меры контроля повлияли на сдерживание эпидемии.

Методы: Мы интегрировали данные о миграции населения до и после 23 января и самые актуальные эпидемиологические данные по COVID-19 в модель восприимчивые — инфицированные — заразные — удалённые (SEIR), чтобы получить эпидемическую кривую. Кроме того, для прогнозирования эпидемии мы использовали подход на основе искусственного интеллекта, обученный на данных о SARS 2003 года.

Результаты: Мы установили, что эпидемия в Китае должна достигнуть пика к концу февраля и затем постепенно снижаться к концу апреля. Задержка внедрения мер на пять дней привела бы к трёхкратному увеличению масштаба эпидемии в материковом Китае. Отмена карантина в Хубэе привела бы ко второй волне эпидемии в провинции Хубэй в середине марта и продлила бы эпидемию до конца апреля; этот результат был подтверждён прогнозом машинного обучения.

Выводы: Наша динамическая модель SEIR эффективно предсказывала пики и масштабы эпидемии COVID-19. Введение 23 января 2020 года мер контроля было необходимым для уменьшения конечного размера эпидемии COVID-19.