SZTE Bolyai Intézet Koronavírus Team

Matematikai modellezés

Járványmatematika projekt


  • Epidemiológiai munkacsoport
  • Data in action munkacsoport
  • Matematikai modellezés munkacsoport
- Járványdinamika
- Ágens alapú modellezés
- Biostatisztika
- MASZK kérdőív és applikáció
- Irányításelmélet
- Társadalmi kapcsolatok kutatása

Összesen 55 résztvevő kutató az ország számos intézményéből (SZTE, NNK, ELKH TÁTK, ELTE, BME, SZTAKI, DE, CEU, Óbuda, SOTE), köztük matematikus, orvos, epidemiológus, egészségügyi menedzser, informatikus, fizikus, biológus, hálózatkutató, statisztikus, szociológus.




Modellezés


A járványok matematikája hosszú múltra tekint vissza. Az elmúlt évtizedekben a modern laboratóriumi technológiáknak köszönhetően az orvosi, biológiai ismereteink a patogénekről és az immunrendszerről sokkal kiterjedtebbek lettek.  Az epidemiológiai adatok is sokkal nagyobb mennyiségben és részletességben állnak rendelkezésre, mint korábban. A számítógépek új szimulációs és vizualizációs eszközöket, numerikus eljárásokat biztosítanak. Mindez lehetővé teszi, hogy egyre komplexebb és realisztikusabb matematikai modellekkel elemezzük a járványokat.


Több mint tíz éve működik a járványmodellező csoportunk a Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet, Alkalmazott és Numerikus Matematika Tanszékén. Az elmúlt években számos fertőző betegséggel foglalkoztunk, például influenza, malária, Zika, Ebola, bárányhimlő, kéknyelv-betegség, kanyaró, polio, kullancs-encephalitis, HiB, diftéria, szamárköhögés terjedésével. A Nemlineáris Dinamika a Biológiában kutatócsoport honlapja itt található.


Az új koronavírussal kapcsolatban a WHO  (Egészségügyi Világszervezet) rendszeresen ad ki helyzetjelentéseket. A február 19-i Situation Report központi témája a matematikai modellezés. Ebben hangsúlyozzák, hogy az elérhető epidemiológiai és klinikai adatok leíró statisztikai elemzése mellett nagyon fontosak a korszerű matematikai modellek, hiszen ezek segítségével lehet pontosabb becsléseket adni a COVID-19 járvány fő paramétereire, előrejelzéseket tenni a jövőbeli terjedésre, kiértékelni az eddigi intézkedések hatását, esetleg új intézkedéseket javasolni. A WHO szorosan együttműködik a matematikai modellezők nemzetközi közösségével.

Publikációk




Boldog, Péter; Tekeli, Tamás; Vizi, Zsolt; Dénes, Attila; Bartha, Ferenc.; Röst, Gergely
Risk Assessment of Novel Coronavirus COVID-19 Outbreaks Outside China
Journal of Clinical Medicine, 2020, 9, 571
https://www.mdpi.com/2077-0383/9/2/571

A munkánk egy kockázati elemzés, amivel a koronavírus járvány kitörésének a valószínűségét határozzuk meg Kínán kívüli országokban több tényező függvényében. A modell három fázisból áll. Elsőként egy transzmissziós modellt (nemlineáris nem-autonóm differenciálegyenlet-rendszer) illesztünk a korábbi adatokra, és ezt alkalmazzuk az összes kínai eset számának becslésére. A második rész ezt az esetszámot használja egy individuális alapú, globális mobilitási modellben, ami a légiforgalmi és egyéb utazási adatokon alapul, és ad egy valószínűségi eloszlást arról, hogy a kínai esetek mekkora része fog külföldre utazni és melyik országban hányan jelennek meg, figyelembe véve az életbe lépett utazási megszorításokat és a reptéri szűréseket is.  A modell harmadik fázisa egy ún. elágazó sztochasztikus folyamat, amelynek segítségével leírható a betegség terjedése a célországban a kezdeti időszakban, és a behurcolt esetek számából és a sajátos helyi paraméterekből kiszámítható egy járvány kitörésének valószínűsége.


A három különböző modell integrálásával kapott eredmények azt mutatják, hogy a Kínával kevésbé szoros összeköttetésben álló, de viszonylag magas helyi reprodukciós számmal rendelkező országokban elsősorban a beérkező utazók szűrésével, valamint a közlekedési kapcsolatok csökkentésével mérsékelhető a járványkitörés kockázata. A Kínával szoros összeköttetésben álló, de alacsonyabb helyi reprodukciós számmal rendelkező országokban a helyi reprodukciós szám további csökkentése a leginkább hatékony intézkedés. A két paraméter szempontjából közepes országokban mindezen intézkedések kombinálásával érhető el a legjobb eredmény. A modell segítségével ázsiai, amerikai és európai országok csoportjait is összehasonlítottuk a kockázatok szempontjából. Magyarország a viszonylag kicsi kockázatú országok közé tartozik.

Munkánkat több mint 50-szer idézék, és a Journal of Clinical Medicine folyóirat minden idők legolvasottabb cikke lett.

Február 24-én Röst Gergely beszélt a New Scientist magazinnak az aktuális iráni helyzetről az onnan exportált esetek fényében.





Gergely Röst, Ferenc A. Bartha, Norbert Bogya, Péter Boldog, Attila Dénes, Tamás Ferenci, Krisztina J. Horváth, Attila Juhász, Csilla Nagy, Tamás Tekeli, Zsolt Vizi, and Beatrix Oroszi
Early phase of the COVID-19 outbreak in Hungary and post-lockdown scenarios - a modelling study, manuscript

COVID-19 hírlevelek


Május 24.

Május 23.

Május 22.

Május 21.

Május 20.
Május 19.
Május 18.

Kérdések és válaszok


Q: Miért kellett lemondani a március 15-i ünnepségeket? Miért kellett beszüntetni a tömegrendezvényeket?

A:





Szakmailag hiteles válaszok a leggyakoribb kérdésekre itt olvashatók:

Ferenci Tamás biostatisztikus (magyar)

Kemenesi Gábor virológus (magyar)
Nemzeti Népegészségügyi Központ (magyar)
WHO (angol)
ECDC (angol)