Apie projektą

COVID-19 pandemija, kilusi 2019 m. rudenį Kinijoje ir netrukus išplitusi visame pasaulyje, iškėlė būtinybę kuo greičiau ir tiksliau nusakyti pandemijos plitimo tendencijas, bei jos stabdymo priemonių taikymo efektyvumą. Kadangi COVID-19 virusas ir kilusi epidemija neturi analogų ir labai skiriasi nuo anksčiau tyrinėtų gripo, SARS ir kitų infekcijų, viso pasaulio mokslininkai susidūrė su didžiuliais iššūkiais siekiant pažinti šį virusą, sumodeliuoti jo sukeltą epidemiją bei jos plitimo tendencijas. Socio-ekonominių padariniai ir jų analizė taip pat neturi analogų ir reikalauja naujų tarpdalykinių tyrimo metodų ir atitinkamų moksliškai pagrįstų
išvadų.
Kovo viduryje buvo suformuota grupė iš VU Matematikos ir informatikos fakulteto bei VU Medicinos fakulteto mokslininkų, kuri, remdamasi matematiniaisstatistiniais bei mašininiu mokymusi grįstais metodais, pradėjo teikti Vyriausybei aktualias trumpalaikes ir ilgalaikes epidemijos plitimo prognozes bei tendencijas. Ši grupė įvairiuose šaltiniuose pradėjo skelbti moksliškai grįstus analizės rezultatus:
https://www.lrt.lt/naujienos/lietuvoje/2/1156621/mokslininko-prognoze-lietuvai-pika-pasieksime-kai-priartesime-prie-2-5-tukst-uzsikretimu
http://facebook.com/LRVyriausybe/videos/550658108895252/
http://www.lma.lt/epidemiologija-ir-modeliavimas
http://mif.vu.lt/lt3/kas-vyksta-fakultete/naujienos/fakulteto-naujienos/2901-covid-19-plitimo-analize-lietuvai
https://www.15min.lt/gyvenimas/naujiena/sveikata/priartejome-prie-1000-covid-19-atveju-kurios-mokslininku-prognozes-pildosi-ir-kas-bus-toliau-1028-
1302386

Šis projektas yra pradėtų darbų tęsinys, siekiantis įgyvendinti žemiau suformuluotą projekto tikslą.
Tyrimo projekto idėja yra pateikti valstybės institucijoms skirtą, matematiškai pagrįstą metodiką SARS-CoV-2 sukeliamos COVID-19 infekcijos (toliau COVID-19), bei galimai ir kitų įvairaus masto epidemijų, plitimo modeliavimui ir sukeltų padarinių vertinimui bei analizei. Projekto tikslas yra sukurti duomenų analize paremtus matematinius COVID-19 epidemijos plitimo modelius, skirtus vertinti epidemijos socio-ekonominį poveikį Lietuvos bei kitų šalių kontekste.
Uždaviniai:

  1. Pasiūlyti stochastinius ir deterministinius modelius infekcijos plitimo trumpalaikėms prognozėms bei ilgalaikiams scenarijams situacijai Lietuvoje bei regionuose analizuoti.
  2. Įvertinti socio-ekonominį poveikį, remiantis nedarbo lygio, elektros suvartojimo, SODROS įmokų, mokestinių įmokų ir kitais viešai skelbiamais rodikliais, atsižvelgiant į COVID-19 plitimo scenarijus.
  3. Pritaikyti dirbtiniu intelektu grįstus metodus ir palyginti Lietuvos ir kitų šalių infekcijos COVID-19 sklaidos tendencijas, remiantis socialiniais, geografiniais, demografiniais, ekonominiais ir kitais požymiais.
  4. Pritaikyti inovatyvias technologijas, leidžiančias įgyvendinti automatizuotą struktūrizuotų duomenų nuskaitymą iš viešų duomenų šaltinių, taikant mašininio mokymosi metodus, atlikti duomenų ir gautų rezultatų vizualizaciją ir užtikrinti viešą jų prieigą.