Modellierung coronavirus: ‚die Unsicherheit ist die einzige Gewissheit, die‘

Ein statistisches Modell zitiert, das Weiße Haus erzeugt eine etwas weniger düstere Bild Montag eine erste Welle von Todesfällen von der Corona-Virus-Pandemie in den USA—eine Projektion entworfen, um zu helfen, die Funktionäre planen für das Schlimmste, einschließlich genügend Personal des Krankenhauses, Betten und Ventilatoren.

Das einzige problem mit diesem bit der relativ guten Nachrichten? Es ist fast sicher falsch. Alle Modelle sind falsch. Manche sind einfach weniger falsch als andere—und das sind diejenigen, die die öffentliche Gesundheit Beamten verlassen sich auf.

Willkommen auf der fratze-und-tragen-it-Welt zu modellieren.

„Das wichtigste ist, dass Sie wollen wissen, was passiert in der Zukunft“, sagte NASA-top-Klima-Modellierer Gavin Schmidt. „Ohne eine Zeit-Maschine, die Sie gehen zu müssen, verwenden Sie ein Modell.“

Die Meteorologen der Verwendung von Modellen. Klima-Wissenschaftler nutzen Sie. Supermärkte verwenden.

Als Führungskräfte versuchen in den Griff zu bekommen das Corona-Virus-Ausbruch, Sie wenden sich zahlreiche mathematische Modelle, um Ihnen zu helfen herauszufinden, was möglicherweise—Stichwort, vielleicht—als Nächstes passieren und was sollte Sie nun versuchen, zu enthalten, und bereiten Sie für die Ausbreitung.

Das Modell aktualisiert, die diese Woche von der University of Washington—die am häufigsten genannten durch die US-Gesundheitsbehörde Beamten im Weißen Haus briefings—sagt die täglichen Todesfälle in den USA auf einem Höhepunkt Mitte April dann sinken durch den Sommer.

Ihrer neuesten Projektion zeigt, dass überall von 49,431 zu 136,401 Amerikaner sterben wird in der ersten Welle, die letzten in den Sommer. Das ist eine riesige Palette von 87.000. Aber erst ein paar Tage vorher das gleiche team hatte eine Reichweite von fast 138,000, mit 177,866 als die Obere Zahl der Todesfälle. Beamte Kredit-die soziale Distanzierung.

Die neuesten Berechnungen sind auf der Basis besserer Daten auf, wie das virus wirkt, mehr Informationen darüber, wie Menschen handeln und mehr Städte als Beispiele genannt. Zum Beispiel, neue Daten aus Italien und Spanien deuten soziale Distanz ist sogar besser als erwartet zu stoppen, die Ausbreitung des virus.

Die Zeit, die für die Epidemie-zu-Spitze—das ist für diese Todesfälle zu beginnen, rückläufig war kürzer in den italienischen und spanischen Städten, als es war, Wuhan, China, sagte Dr. Christopher Murray von der University of Washington, entwickelt das Modell.

Also, wie macht die Modellierung zu arbeiten? Nehmen Sie alles, was wir darüber wissen, wie das coronavirus breitet sich aus, wenn es tödlich und wenn es nicht ist, wenn die Symptome zeigen, und wenn Sie nicht.

Dann Faktor in allem, was wir darüber wissen, wie Menschen reagieren, soziale Distanz, stay-at-home-Aufträge und andere matschig menschlichen Faktoren.

Jetzt fügen Sie alles, was wir wissen über die Untersuchung, die Behandlung der Krankheit und Geräte-Knappheit. Schließlich mischen Sie in großen dollops der Unsicherheit auf allen Ebenen.

Squeeze alle diese Tausende von Datenpunkten in unglaublich komplexe mathematische Gleichungen und voila, hier ist, was passiert als Nächstes mit der Pandemie. Außer, denken Sie daran, es gibt einen großen Spielraum für Fehler: Für die Vorhersage von US-Todesfälle, die Reichweite ist größer als die Bevölkerung von Wilmington, Delaware.

„Kein Modell ist perfekt, aber die meisten Modelle sind wenig hilfreich“, sagte John Allen Paulos ist professor für Mathematik an der Temple University und Autor mehrerer Bücher über die Mathematik und Alltag. „Aber wir können nicht zu verwechseln Modell mit Realität.“

Eine Herausforderung für die Modellierer ist der Umgang mit seesawing Tod Summen aus dem überlasteten öffentlichen Gesundheit Abteilungen. Eine Staatliche Daten zeigen große Schwankungen in den Tod—aber nur, weil ein Rückstand von berichten zeigten alle auf einmal. Die enormen Sprünge in Todesfällen an einem einzigen Tag konnte abzuwerfen Vorhersagen.

Ein weiteres problem, sagte der University of Texas Krankheit modeler Lauren Meyer, ist, dass die meisten von der Pandemie-Modelle, einschließlich der Ihr, auf, wie influenza wirkt, und das unterscheidet diese neue coronavirus.

Die meisten Modelle verwenden Kalkül der Faktor „Dinge, die Sie nicht Vorhersagen können“, sagte Meyer. Zu Ihr, Sie sind einfache Gleichungen, diejenigen, die eine person, die weiß, erweiterten Kalkül herausfinden kann. Der rest der Welt, es ist Griechisch. Buchstäblich voll von sigmas, Dolmetscherdienste, omegas und andere Symbole.

Selbst mit all der Unsicherheit, „es ist viel besser als Schießen aus der Hüfte“, sagte Meyer, der am Laufenden Band Iterationen, was Sie fordert eine „Arbeitspferd Modell“ der COVID-19 für die Centers for Disease Control and Prevention. „Data-driven-Modelle sind die besten Beweise, die wir haben.“

Wegen der großen fudge-Faktor, es ist smart nicht, sich auf eine einzige Zahl—die minimale Anzahl der Todesfälle, oder die maximale, für diese Angelegenheit—, sondern in den Bereich des Vertrauens, wo es eine 95% chance, die Wirklichkeit zu fallen, Mathematiker Paulos gesagt. Für die University of Washington-Modell, das ist von 50.000 bis zu 136.000 Todesfällen.

Unsicherheit schrumpft mit der Zeit, aber nie wirklich Weg gehen—genau wie in Hurrikan-Prognosen, wenn die Kegel der Unsicherheit schrumpft, als der Sturm näher an der Landung, aber immer noch groß.