ФОРСАЙТ COVID-19: ОСІННЬО-ЗИМОВИЙ СПЛЕСК ПАНДЕМІЇ
Дата публікації 11.10.2020
Зміст
1. Зростання другох хвилі COVID-19 на початку осінньо-зимового сезону 2020-2021 років
2. Стан мобільності населення України у порівнянні з іншими країнами Європи
4. Аналіз поширення епідемії COVID-19 і госпіталізації хворих в розрізі регіонів України
5. Детальний аналіз поширення пандемії COVID-19 в розрізі регіонів України
6. Прогнозне моделювання поширення пандемії COVID-19 із застосуванням множини різних методів
6.1. Застосування методу подібності в математичному моделюванні
6.2. Застосування рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM
7. Порівняння результатів прогнозування поширення COVID-19 в Україні, отриманих різними методами
1. Зростання другої хвилі COVID-19 на початку осінньо-зимового сезону 2020-2021 років
Наведений аналіз подальшого поширення COVID-19 є продовженням серії наукових досліджень, виконаних протягом березня-жовтня 2020 року командою Світового центру даних «Геоінформатика і сталий розвиток». Зазначені дослідження спрямовані на прогнозне моделювання і передбачення пандемічних явищ та вивчення їх впливу на економіку і суспільство України та світу на довгостроковому (кілька років), середньостроковому (кілька місяців) та короткостроковому (до двох тижнів) часових горизонтах. Ці дослідження викладені на наступних ресурсах:
- Форсайт COVID-19: вплив на економіку і суспільство
- Форсайт COVID-19: регіональний контекст;
- Форсайт COVID-19: Kиїв
- Форсайт COVID-19: середня фаза розвитку
- Форсайт COVID-19: перехід до фази згасання пандемії коронавірусу;
- Форсайт COVID-19: сплеск після послаблення карантинних заходів;
- Форсайт COVID-19: четвертий етап послаблення карантину;
- Форсайт COVID-19: загострення під час адаптивного карантину.
- Форсайт COVID-19: наростання другої хвилі пандемії;
- Форсайт COVID-19: наростання пандемії на початку навчального року.
- Форсайт COVID-19: трансформація світу після пандемії COVID-19, Європейський контекст
- Форсайт COVID-19: розгортання епідемії
- Короткострокові прогнози COVID-19
Тенденція поширення хвороби в більшості країн світу і в Україні продовжує погіршуватися. Характер зростання кількості хворих людей змінився з лінійного у травні-серпні 2020 року на чітко виражений експоненційний у вересні-жовтні цього року. Протягом жовтня-листопада ситуація загрожує стати надважкою, в першу чергу для медичної системи країни.
Інформація щодо завантаженості ліжок у закладах охорони здоров’я першої хвилі Covid-19 загалом по Україні протягом останніх 5 днів не може не викликати занепокоєння: відсоток завантаженості ліжок підтвердженими хворими наближається до 40%, а якщо також брати до уваги підозрілі та непідтверджені випадки, це значення складає майже 60%, що значно перевищує допустимий поріг 50% та вказує на надмірне навантаження медичної системі в цілому і, особливо, у регіонах, що входять до помаранчевої та червоної карантинних зон.
Система освіти країни також знаходиться в надважкому стані. Навчальні заклади усіх рівнів здійснюють перехід до змішаної та дистанційної системи навчання, особливо у регіонах, що відносяться до помаранчевої карантинної зони. У школах країни окремі класи, де хворіють вчителі або учні, як і окремі групи у дитячих садочках, масово закриваються на карантин та переводяться поки-що на двотижневий період дистанційного навчання і самоізоляцію.
Додатковою складністю при аналізі та прогнозуванні поширення COVID-19 є безперечна відмінність реальних даних від офіційної статистики, що оприлюднюється НСЗ України, РНБО України та іншими джерелами. Головні причини, що призводять до цього наступні:
- Кількість тестувань у країні недостатня для виявлення реальної картини поширення хвороби, що ставить під сумнів адекватність даних, особливо на початку розвитку епідемії - під час найпершого – карантинного періоду.
- Багато людей, впізнаючи в себе добре відомі симптоми, не поспішають повідомляти про це своєму лікареві, а лікуються самостійно, продовжуючи розповсюджувати хворобу, і, відповідно, за умов благополучного одужання, у офіційну статистику не потрапляють.
- Зважаючи на контагіозність вірусу SARS-CoV-2, швидкість зростання або зниження щоденної захворюваності у першу чергу має залежати від реальної кількості активних хворих. Однак також треба враховувати недостатній обсяг лабораторних досліджень, що не дозволяє вчасно поставити діагноз, недостатню ефективність діагностичних методів, що також знижує достовірність офіційних даних.
- Вибори до місцевих рад також вносять певний політичний, маніпулятивний фактор у наявну інформацію про поширення пандемії COVID-19 та її наслідки.
Не зважаючи на те, що розумні алгоритми машинного навчання, нейронні мережі та моделі типу SARIMA, які застосовуються у цьому дослідженні, здатні визначати певні «патерни» та тенденції у поведінці досліджуваних явищ, прогноз високої точності за вищенаведених обставин отримати неможливо. Він може лише вказувати на визначальні тренди і закономірності поширення хвороби.
Наступне дослідження присвячено аналізу особливостей поширення COVID-19 на початку осінньо-зимового сезону 2020-2021 років за умов збільшення вдвічі-втричі інтенсивності комунікацій приблизно для 12-15 млн. людей, які мають відношення до системи освіти і зростання традиційних сезонних респіраторних захворювань.
2. Стан мобільності населення України у порівнянні з іншими країнами Європи
Дослідження мобільності населення показують, що вона продовжує значно перевищувати первинні показники початку року. В європейських країнах спостерігається тенденція до зменшення мобільності у зв’язку з підсиленням запобіжних карантинних заходів в процесі зростання кількості нових випадків. В Україні мобільність населення не зменшується у відповідь на зростання захворюваності і продовжує залишатися на рівні 150% - 170% від базового показника початку року (рис. 1).
Рисунок 1. Динаміка мобільності населення в Україні та країнах Європи під час карантинних заходів
3. Аналіз територіальної нерівномірності поширення пандемії COVID-19 на території України та інших країн Європи
За останні кілька тижнів Україна увійшла до числа лідерів серед країн Європи за кількістю нових випадків захворювання на коронавірус.
Перше місце за кількістю нових випадків обіймає Франція (понад 18 тис. нових випадків за добу), Великобританія (17,5 тис.), Іспанія, Росія (понад 10 тис.). Україна з середньодобовою кількістю випадків понад 5500 входить до групи країн з високим рівнем захворюваності разом з Польщею, Німеччиною, Італією та Румунією, де реєструється від 2000 до 6000 випадків на добу (рис.2).
Рисунок 2. Нові випадки зараження на коронавірус станом на кінець другої декади вересня 2020 року
За останні 14 днів, за кількістю випадків на 100 тис. населення, Україна погіршила свої позиції серед країн Європи до 143,4 осіб, хоча до цього часу вона ще входить до групи країн з помірним рівнем кількості нових випадків на 100 тис. населення. Найбільший рівень захворюваності фіксується в Іспанії, Молдові, Франції, Чорногорії та Вірменії (рис. 3).
Рисунок 3. Кількість випадків на 100 тис. населення в країнах Європи за останні 14 днів
За показником зміни у відсотках кількості нових випадків за останні 7 днів по відношенню до попередніх 7 днів зростання до 200% мають Великобританія, Ісландія, Фінляндія, Польща, Швейцарія, країни Балканського регіону. Україна відноситься до групи країн зі зростанням захворюваності до 150%. До цієї групи також увійшла більшість країн Європи. В деяких країнах Європи з високим рівнем захворюваності, таких як Іспанія, Швеція, Данія, Бельгія спостерігаються тенденції до зменшення кількості нових інфікованих людей (рис.4).
Рисунок 4. Зміна у відсотках кількості нових випадків за останні 7 днів по відношенню до попередніх 7 днів.
Кількість летальних випадків в Європі за абсолютними показниками має тенденцію до збільшення. Найбільша кількість летальних випадків фіксується в Росії (200 випадків за добу). Станом на кінець другої декади вересня 2020 року Україна разом з Іспанією, Великобританією, Францією, Польщею увійшла до групи європейських країн з високою кількістю летальних випадків за добу (100-150 осіб) (рис. 5).
Рисунок 5. Щоденна кількість летальних випадків від COVID-19 станом на кінець другої декади вересня 2020 року.
4. Аналіз поширення епідемії COVID-19 і госпіталізації хворих в розрізі регіонів України
За головними критеріями МОЗ, такими як: охоплення населення тестуванням, кількість нових випадків на 100 тис. населення за останні 14 днів, завантаженість ліжок за останні 5 днів, епідеміологічна ситуація в більшості регіонів України стрімко погіршується. Станом на кінець першої декади жовтня 2020 року всі регіони України окрім Кіровоградської області не відповідають критерію менше 40 нових випадків на добу. Понад 200 випадків на добу фіксується в Сумській, Харківській, Тернопільській, Чернівецькій, Хмельницькій, Житомирській та Рівненській областях. Понад 100 випадків на добу фіксується в 15 регіонах України. Менше 100 випадків на добу у Запорізькій, Закарпатській та Херсонській областях (рис. 6).
Рисунок 6. Кількість нових випадків COVID-19 на 100 тис. населення за останні 14 днів
За показником завантаженості ліжок у ЗОЗ першої хвилі за останні 5 днів, 15 регіонів не відповідають критерію завантаженості до 50% (рис. 7). В середньому в Україні цей показник становить 59,4%, що перевищує зазначений критерій. Найбільший середній відсоток зайнятості ліжок на кінець першої декади вересня 2020 року (підтверджені та підозрілі випадки разом) фіксується у м. Києві, Донецькій, Луганській, Одеській областях, Хмельницькій, Вінницькій, Харківській, областях, що вказує на неможливість надання якісного медичного обслуговування хворих.
Черкаська, Луганська області та м. Київ мають перевищення показника 50% як по групі підтверджених випадків, так і по групі підтверджених та підозрілих випадків. Для Донецької області цей розрив дуже великий, що може вказувати на низьку оперативність тестування в регіоні. В областях Західної України, де розпочиналась масове поширення захворюваності фіксується зменшення навантаження, яке не перевищує 50%, що може бути пов’язано зі збільшенням загального фонду ліжок.
Рисунок 7. Динаміка зміни показника завантаженості ліжок за останні 5 днів
Станом на кінець другої декади вересня 2020 року у всіх регіонах України кількість тестувань перевищувала 24 на 100 тис. населення на добу. Найбільшим цей показник був у м. Києві, Херсонській, Рівненській та Волинській областях. Порівняно низьким рівень тестування є у Кіровоградській, Закарпатській та Чернігівській областях (рис. 8).
Рисунок 8. Кількість тестувань на 100 тис. населення
Незважаючи на зменшення відносної кількості летальних випадків до загальної кількості хворих абсолютна кількість випадків має тенденцію до зростання та досягає позначки у 100 летальних випадків на добу. Найбільша щоденна летальність фіксується у Дніпропетровській, Львівській, Харківській, Одеській, Київській, Хмельницькій областях.
Згідно з рішенням Державної комісії з питань техногенно-екологічної безпеки та надзвичайних ситуацій від 09 жовтня 2020 року № 35, оновлено поділ України на карантинні зони, який набирає чинності з 12 жовтня 2020 року.
До «червоного» рівня епідемічної небезпеки віднесено 2 адміністративні одиниці: м. Суми та м. Канів.
До «помаранчевого» рівня епідемічної небезпеки віднесено 188 адміністративних одиниць, що на 62 більше, ніж минулого тижня. Зокрема до «помаранчевого» рівня потрапили 17 обласних центрів — Вінниця, Луцьк, Дніпро, Житомир,Ужгород, Івано-Франківськ, Львів, Миколаїв, Одеса, Полтава, Рівне, Тернопіль, Харків, Хмельницький, Черкаси, Чернівці, Чернігів та місто Київ.
«Жовтий» рівень епідемічної небезпеки, за даними головного санітарного лікаря, буде встановлено у 269 адміністративних одиницях, що на 5 одиниць менше, ніж тижнем раніше.
До «зеленого» рівня віднесено 158 адміністративних одиниць. (рис. 9).
Рисунок 9. Поділ території України на карантинні зони
5. Детальний аналіз поширення пандемії COVID-19 в розрізі регіонів України
У цьому розділі представлено дослідження поширення епідемії COVID-19 у розрізі регіонів України. Виходячи з суттєвої неоднорідності та нестаціонарності процесів поширення коронавірусу, їх стохастичної природи та високої волатильності, наявності так званих «важких хвостів» розподілів процесів поширення COVID-19, для виявлення стійких трендів було використано методи технічного аналізу часових рядів на основі базових індикаторів, зокрема, «zigzag» та «supertrend», які застосовуються для відстеження основних тенденцій та виявлення «торгових сигналів» на фондових ринках [1-3]. Починаючи з другого етапу аналізу епідемії COVID-19 в Україні було залучено технічні індикатори «ivar» (індикатор сили тренду) та «АТР» (індикатор волатильності). Ставилося завдання виявлення та аналізу тренду кількості нових інфікованих хворих в областях України, м. Києві та країні в цілому з врахуванням вищенаведених особливостей досліджуваного процесу.
Довідково
Вибір індикатору «supertrend» обумовлено тим, що він є ефективним інструментом технічного аналізу для виявлення тренду на високоволатильних даних. Коли на вихідній кривій має місце зростаюча тенденція, значення індикатора «supertrend» знаходяться нижче за неї, відповідно, під час спадного тренду – значення цього показника знаходяться вище графіка вихідних даних. Перетин кривих індикатора і даних може означати закінчення, злам попередньої тенденції. Частий перетин цих кривих вказує на те, що явна тенденція у даних відсутня. Як і більшість технічних індикаторів, «supertrend» реагує на зміну тренду вданих з певним запізненням, проте на думку команди проєкту, ця властивість індикатора є суттєвою при відповіді на запитання «Чи залишився у минулому пік захворюваності?», і може бути розцінена як “обережність” відповідного висновку.
Індикатор «zigzag» поєднує найбільш значущі локальні екстремуми на графіку даних і не чутливий до дрібних коливань. Цей індикатор зручно використовувати для аналізу попередніх коливань даних.
Починаючи з другого етапу аналізу пандемії коронавірусу в Україні було залучено технічні індикатори «ivar» (індикатор сили тренду) та «АТР» (індикатор волатильності). Перший дозволяє аналізувати силу наявного тренду, або стверджувати про його відсутність в даних. Дія цього показника базується на фрактальних характеристиках часових рядів. Правила його використання дуже прості: якщо значення індикатора знаходяться вище відмітки 0.5, це означає, що тенденція відсутня, причому чим ближче це значення до 1, тим більше впевненості у такому висновку; і, навпаки, значення індикатора нижче рівня 0.5 вказує на наявність тренду (не важливо якого), і чим ближче до 0, тим сильніша відповідна тенденція.
Індикатор АТР – дозволяє вимірювати волатильність, що характеризує рівень мінливості даних у часі. Один з принципів використання ATR формулюється так: чим вище значення даного індикатора – тим вищою є ймовірність зміни існуючої тенденції.
З огляду на чітку наявність тижневих сезонних ефектів в кількості зареєстрованих нових випадків захворювання, що безпосередньо впливають на рівень волатильності цих даних, було запропоновано адаптивний варіант індикатору «supertrend». Для отримання більш чіткої картини перебігу епідемічного процесу бажано, щоб ефекти тижневої сезонності нівелювались, та щоб індикатор «supertrend» реагував лише на суттєві коливання у графіку даних.
Наведемо результати досліджень.
1. Україна загалом (окрім тимчасово окупованих територій)
Рисунок 10. Аналіз динаміки нових виявлених хворих в Україні на кінець першої декади жовтня
З огляду на поведінку індикатора «supertrend» на рис. 10, із середини липня і понині спостерігається впевнений тренд на зростання кількості нових виявлених хворих. Значення індикатора сили тренду «ivar», що протягом вересня переважно знаходились над критичною позначкою 0.5, що означало, скоріше, відсутність вираженого тренду. Проте з кінця місяця і протягом першої декади жовтня значення даного індикатора стрімко спадають, що безсумнівно свідчить про наявність сильної тенденції на зростання кількості нових випадків Covid-19. Значення індикатору волатильності наприкінці вересня та на початку жовтня спадають, що може свідчити про високі шанси збереження негативного тренду епідемічного процесу.
Кількість людей, що безпосередньо хворіють на COVID-19 в Україні суттєво зросла протягом серпня та вересня. Зараз коронавірусну інфекцію намагаються подолати близько 138.8 тис. українців. Дійсно, кількість нових хворих за добу з другої декади липня і понині стабільно переважає кількість тих, хто одужав (див. рис. 10а). При цьому значення синьої кривої на графіку з другої декади липня продовжує зростати експоненціально. Значення індикатора волатильності у жовтні спадає, порівняно з попереднім періодом, що, на жаль, свідчить про стабільно зростаючу кількість активних випадків захворювання на COVID-19.
Рисунок 10а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали в Україні на кінець першої декади жовтня
Навчальний рік у школах триває більше місяця. Міністерство охорони здоров’я України представило список протиепідемічних заходів у закладах освіти, а щоденний контроль за їх виконанням поклало на керівників навчальних закладів. Зокрема, забороняється допуск батьків до приміщень шкіл, пропонується розробка такого графіку навчального процесу, який би мінімізував скупчення великої кількості учнів у коридорах та їдальнях, а у регіонах, що відносяться до помаранчевої карантинної зони, наповненість класів не повинна перевищувати 20 осіб, окрім закладів дошкільної, загальної середньої та позашкільної освіти.
Не зважаючи на існуючі заходи та заборони, протягом вересня та жовтня у школах країни окремі класи, де хворіють вчителі або учні, як і окремі групи у дитячих садочках, масово закривають на карантин та переводять на двотижневий період дистанційного навчання і самоізоляцію. Проте така ситуація відбувається лише за умови, що випадки захворювання на COVID-19 є підтвердженими і про це стає відомо. Якщо ж учитель або учень класу захворів, але офіційної інформації щодо діагнозу немає (наприклад, випадок належить до підозрілих), то, взагалі кажучи, такий клас на самоізоляцію і дистанційне навчання не переводиться, а рішення щодо відвідування школи або садка доводиться приймати батькам.
Ситуація з завантаженістю ліжок у лікарнях України також стає все більш напруженою. Станом на ранок 10 жовтня, у лікарнях перебуває близько 20 тисяч хворих на COVID-19.Протягом останніх 5 днів завантаженість ліжок у лікарнях першої хвилі, наближається до 40%, якщо враховувати тільки підтверджені випадки, а якщо включати також кількість підозрілих або ще не підтверджених випадків, то цифри сягають 60%. Ці дані стосуються України в цілому, а в найбільш уражених епідемією великих містах, таких Київ, Одеса та Харків вже зараз заповнені всі ліжка у лікарнях першої хвилі.
В цілому по країні охоплення населення тестуванням складає понад 118 тестів на 100 тис. населення. Міністр охорони здоров’я повідомив, що порівняно з квітнем, коли в Україні проводили до 200 тестів на день, у жовтні ці цифри сягають 32 тис. тестувань методом ПЛР на добу, хоча в Україні є регіони, в яких мають місце затримки з тестуванням. Зокрема, напруженою є ситуація в Донецькій, Харківській, Одеській областях.
Дослідження поширення COVID-19 в областях України та в м. Києві
2.1. м. Київ
Рисунок 11. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по м. Києву станом на кінець першої декади жовтня
У Києві продовжується збільшення нових випадків захворювання. Показник волатильності (див. рис. 11), що набув пікових значень у середині вересня, у другій половині вересня та на початку жовтня тримається на набагато нижчих позначках, що свідчить про можливе продовження зростання кількості нових хворих. Київ з другої половини серпня виходить у лідери по приросту кількості нових хворих. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, також не виглядає обнадійливим (див. рис. 11а). Кількість нових виявлених хворих стабільно переважає кількість людей, що одужали, починаючи з середини липня і понині. Волатильність (мінливість даних) цього процесу у другій половині вересня та на початку жовтня спадає, що може означати високу ймовірність збереження такої тенденції.
Рисунок 11а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали в м. Києві станом на кінець першої декади жовтня
У м. Києві показник завантаженості ліжок у лікарнях першої хвилі протягом останніх п’яти днів коливається у межах 63-70%, якщо йдеться про підтверджені випадки Covid-19, і складає 68-76% якщо включати також непідтверджені та підозрілі випадки. Ситуація є вкрай напруженою: За даними КМДА, в Олександрівській клінічній лікарні міста Києва ліжка для хворих на COVID-19 заповнені на 94%.
За даними МОЗ Київ є одним із найбільш уражених COVID-19 регіонів: за останні 14 днів захворюваність на 100 тис. населення складає 185 випадків. Охоплення тестуванням у столиці складає 251, що є найвищим показником по регіонам. Київ має показник епідемічної небезпеки 3 і на наступні два тижні залишається у помаранчевій карантинній зоні.
2.2. Вінницька область
Рисунок 12. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Вінницькій області станом на кінець першої декади жовтня
Протягом вересня та першої декади жовтня захворюваність у Вінницькій області зростає, як і волатильність цього процесу (рис. 12).
Крива співвідношення кількості людей, що захворіли та одужали, яка осцилювала навколо нуля у першій декаді серпня, з середини серпня почала зростати. Волатильність даного процесу також зростає, оскільки згідно з наявними даними, синя крива на рис. 12а, приймаючи все більш високі значення протягом вересня та жовтня, інколи приймає і від’ємні значення у дні, коли кількість людей, що одужали, переважає.
Рисунок 12а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Вінницькій області станом на кінець першої декади жовтня
Завантаженість ліжок в області протягом останніх 5 днів коливається від 64% до 74%, якщо враховувати підтверджені та підозрілі випадки – ситуація залишається вкрай напруженою. Захворюваність за останні 14 днів на 100 тис. населення у Вінницькій області складає понад 109 випадків. Стосовно охоплення тестуванням – цей показник у області складає понад 145. За даними МОЗУ м. Вінниця та два райони Вінницької області ввійшли до помаранчевої зони карантину. Значна частина міст і районів у Вінницькій області потрапили до жовтої карантинної зони.
2.3. Волинська область
Рисунок 13. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Волинській області станом на кінець першої декади жовтня
Останній зафіксований пік: 23 вересня, наразі спостерігається боковий рух графіка, хоча локальні максимуми, що індикатора “zigzag” останніми тижнями зростають (див. рис. 13). Значення індикатора волатильності порівняно з першою половиною вересня спадають, але все ще залишаються вищими, ніж влітку. Динаміка співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, вказує на невпинне зростання кількості активних хворих на COVID-19 у області (див. рис. 13а).
Рисунок 13а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Волинській області станом на кінець другої декади вересня
За даними МОЗ України завантаженість ліжок у лікарнях першої хвилі у області станом на 10 жовтня переважає 50% (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів на 100 тис. населення у області складає понад 196 випадків. Охоплення тестуванням у області складає біля 150 тестів на 100 тис. населення. Місто Луцьк, ще 5 міст і 4 райони області належать до помаранчевої карантинної зони, та іще 10 районів - до жовтої.
2.4. Дніпропетровська область
Рисунок 14. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Дніпропетровській області станом на кінець першої декади жовтня
Наразі спостерігаємо стійке та стрімке зростання кількості нових випадків захворювання протягом серпня – жовтня (див. рис. 14). Кількість нових випадків COVID-19 трималася протягом липня – початку серпня в межах до 40 осіб за добу, наприкінці серпня – до 74 випадків, а наприкінці вересня кількість хворих сягнула понад 400 осіб. Волатильність (мінливість) процесу сягає достатньо високих позначок, що свідчить про високі ризики негативного розвитку епідемії у регіоні.
Рисунок 14а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Дніпропетровській області станом на кінець першої декади жовтня
Кількість нових випадків захворювання з середини вересня значно переважає кількість тих, що видужали, причому кількість активних хворих на COVID-19 у регіоні зростає експонентно (див. рис. 14а). За даними МОЗ України завантаженість ліжок в лікарнях першої хвилі області станом на 10 жовтня переважає 66% (підтверджені та підозрілі випадки). Процес поширення захворюваності в Дніпропетровській області загрозливий – протягом останніх 14 днів виявлено 104 випадки на 100 тис. населення, а охоплення тестуванням складає 104. Місто Дніпро та Дніпропетровський район області вже протягом кількох тижнів знаходяться в помаранчевій карантинній зоні, а іще 5 міст і 2 райони області – віднесено до жовтої карантинної зони.
2.5. Донецька область
Рисунок 15. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Донецькій області станом на кінець першої декади жовтня
Спостерігаємо тенденцію до стрімкого зростання кількості нових виявлених випадків захворювання, починаючи з другої половини вересня (див. рис. 15). Останній зафіксований пік нових виявлених захворювань: 3 жовтня (371 випадок). Волатильність (мінливість у даних) у другій половині серпня тримається на дуже високих позначках, що може свідчити про високі ризики негативного розвитку епідемії. Графік динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що подолали хворобу, протягом вересня та початку жовтня також показують стрімке зростання кількості активних хворих у області (див. рис 15а), що зважаючи на контагіозність вірусу SARS-CoV-2, значно підвищує ризики подальшого масового зараження.
Дані МОЗ України свідчать, що завантаженість ліжок у лікарнях області складає понад 100% (підтверджені та підозрілі випадки) – що фактично означає колапс обласної медичної системи. Процес поширення захворюваності в Донецькій області загрозливий, за останніх 14 днів вона складає понад 140 випадків на 100 тис населення.Показник охоплення тестуванням складає 91. Шість міст та один район області віднесено, станом на 10 жовтня, до помаранчевої карантинної зони, а іще 9 міст і сім районів – до жовтої.
Рисунок 15а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Донецькій області станом на першої декади жовтня
2.6. Житомирська область
Рисунок 16. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Житомирській області станом на кінець першої декади жовтня
Із середини липня і понині спостерігається тренд на зростання нових випадків захворювання, який на початку жовтня можна стає стрімкішим – кількість нових виявлених хворих на день збільшилась маже вдвічі порівняно з вереснем, волатильність процесу досягла тримається на високих вересневих позначках (див. рис. 16). Останнє пікове значення нових захворювань зафіксовано 3 жовтня (277 нових випадки за добу). Аналіз динаміки процесу одужання також вказує на погіршення ситуації і поступове збільшення кількості активних випадків COVID-19 у області.
Рисунок 16а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Житомирській області станом на кінець першої декади жовтня
За даними МОЗ, завантаженість ліжок у лікарнях першої хвилі області протягом останніх 5 днів збільшується і станом на 10 жовтня переважає 50% (підтверджені та підозрілі випадки). Чотири міста, включно з Житомиром та 12 районів області включено до помаранчевої карантинної зони,1 місто та 9 районів області - до жовтої. Протягом останніх 14 днів захворюваність у області складає 207 випадків на 100 тис. чоловік, а рівень охоплення тестуванням за останній тиждень складає 112.
2.7. Закарпатська область
Рисунок 17. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Закарпатській області станом на кінець першої декади жовтня
З 18 серпня, коли було зафіксовано останній пік кількості нових хворих (141 новий випадок), судячи з поведінки індикатора “supertrend”, наразі спостерігається боковий рух графіка (див. рис. 17). Волатильність (мінливість у даних нових захворювань) у середині вересня дещо зросла, проте протягом останніх трьох тижнів дещо зменшилась, і дозволяє обережно сподіватись, що ситуація не погіршиться. У той же час, аналіз динаміки співвідношення процесів захворюваності та одужання демонструє, що кількість активних хворих на COVID-19 поволі, але зростає (див. рис. 17а). Кількість вилікуваних осіб не перевищує кількості нових захворювань з другої декади вересня. Волатильність даного процесу у жовтні тримається на вересневих та серпневих позначках і є достатньо високою, що разом із відсутністю стрімкого зростання на рисунку 17 дозволяє сподіватись на те, що найближчим часом ситуація може покращитись.
Рисунок 17а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Закарпатській області станом на кінець першої декади жовтня
За даними МОЗ України, завантаженість ліжок у лікарнях першої хвилі області за останні 5 днів складає близько 40 - 42% (підтверджені та підозрілі випадки). У Закарпатській області захворюваність за останні 14 днів складає близько 95 випадків на 100 тис. населення, проте показник охоплення тестуванням є одним із самих низьких по Україні – 67 на 100 тис. населення. Місто Ужгород та три райони області – у помаранчевій карантинній зоні, а іще 4 міста та 5 районів області – до жовтої.
2.8. Запорізька область
Рисунок 18. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Запорізькій області станом на кінець першої декади жовтня
Починаючи з середини липня, спостерігається різке зростання нових випадків захворювання (див. рис 18). Показник волатильності (мінливості процесу щоденної захворюваності) також зростає з останньої декади липня, що свідчить про наявність ризиків втрати контролю над епідемічною ситуацією в області. Крива співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, також демонструє негативну динаміку. Волатильність (мінливість) цього процесу тримається на високих позначках (див. рис 18а).
Рисунок 18а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Запорізькій області станом на кінець першої декади жовтня
За даними МОЗ України, завантаженість ліжок у лікарнях першої хвилі області складає перевищує 50% (підтверджені та підозрілі випадки). У Запорізькій області захворюваність за останні 14 днів складає близько 106 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням складає 104 на 100 тис. населення. Два міста та три райони області потрапили до помаранчевої зони карантину, а міста Запоріжжя, Бердянськ та Енергодар і ще 8 районів області – до жовтої.
2.9. Івано-Франківська область
Рисунок 19. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Івано-Франківській області станом на кінець першої декади жовтня
Протягом липня-серпня спостерігалася тенденція до зростання нових інфікувань. Наразі протягом вересня – початку жовтня бачимо боковий рух графіка з поступовим спаданням локальних пікових значень індикатора “zigzag”(див. рис. 19). Аналіз динаміки співвідношення процесів захворюваності та одужання вказує на поступове збільшення активних хворих на Covid-19 в регіоні, проте процес не видається стрімким, скоріше стабільним, і на можливість збереження такої помірної тенденції вказують достатньо низькі значення індикатору волатильності (див. рис. 19а).
Рисунок 19а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Івано-Франківській області станом на кінець першої декади жовтня
За даними МОЗ України показник завантаженості ліжок у лікарнях області складає 34-37% (підтверджені та підозрілі випадки). У Івано-Франківській області захворюваність за останні 14 днів складає близько 132 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням складає 83 на 100 тис. населення. Івано-Франківськ та Бурштин, як і ще два райони області продовжують залишатися в помаранчевій зоні, тоді як переважна частина області – в жовтій зоні.
2.10. Київська область
Рисунок 20. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Київській області станом на кінець першої декади жовтня
Останній пік епідемії в області мав місце 3 вересня – 315 осіб. Після 12 вересня судячи з поведінки індикатора “supertrend”, розпочався спадний тренд з переходом у жовтні у боковий рух (див. рис. 20). Волатильність (мінливість даних щоденної захворюваності) протягом вересня спадає, що дає надію на збереження спадної тенденції та стабілізацію епідемічного процесу. Кількість нових виявлених хворих наразі перевищує кількість людей, що одужали, але синя крива на рисунку 20а також демонструє спадну тенденцію з невисокими значеннями індикатору волатильності, що свідчить про можливе продовження тренду та можливу очікувану перевагу видужалих людей над новими хворими.
Рисунок 20а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Київській області станом кінець серпня
За даними МОЗ України процент завантаженості ліжок у лікарнях області сягає (і навіть перевищує) 50% (підтверджені та підозрілі випадки). У Київській області захворюваність за останні 14 днів складає близько 130 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням складає 94 на 100 тис. населення. Чотири міста та три райони області віднесено до помаранчевої карантинної зони, а переважна частина області – у жовтій зоні.
2.11. Кіровоградська область
Рисунок 21. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Кіровоградській області станом на кінець першої декади жовтня
Останній пік мав місце 16 вересня – 29 нових хворих на день. Від початку вересня спостерігаємо тенденцію до незначного зростання кількості нових захворювань за добу (див. рис. 21). Волатильність (мінливість у даних нових виявлених хворих) зростала до середини вересня, а потім повернулася до невисоких позначок. Графік динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, осцилював навколо нуля з низьким рівнем мінливості протягом липня-серпня, однак від початку вересня спостерігаємо незначні негативні тенденції (див. рис. 21а).
Рисунок 21а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Кіровоградській області станом на кінець першої декади жовтня
Завантаженість ліжок у лікарнях першої хвилі області складає близько 51% (підтверджені та підозрілі випадки), хоча на початку жовтня в Міністерстві охорони здоров’я України, що Кіровоградська область є єдиною областю в країні, що готова по пом’якшення карантинних обмежень. Дійсно, ситуація неоднозначна, оскільки захворюваність за останні 14 днів складає близько 23 випадків на 100 тис. населення, а от показник охоплення тестуванням є найнижчим по країні і складає всього 52 на 100 тис. населення. Станом на сьогодні вся область в зеленій зоні карантину.
2.12. Луганська область
Рисунок 22. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Луганській області станом на кінець першої декади жовтня
Індикатор “supertrend” фіксував тренд на зростання з середини липня і протягом серпня-вересня.У жовтні кількість нових хворих продовжує зростати і встановлювати нові антирекорди. З кінця серпня кількість нових хворих збільшилася більш ніж втричі, як і показники волатильності даного процесу (див. рис. 22). Графік співвідношення нових випадків захворювань та вилікуваних осіб стабільно осцилював навколо нуля до початку серпня, а з 4 серпня кількість нових хворих почала переважати, тож можна стверджувати, що кількість активних випадків у області протягом серпня, вересня та першої декади жовтня значно збільшилась (див. рис. 22а).
Рисунок 22а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Луганській області станом на кінець першої декади жовтня
За даними МОЗ України завантаженість ліжок у лікарнях першої хвилі області за останні 5 днів коливається від 78% да 90% (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів складає близько 115 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 118 на 100 тис. населення. Три міста та 12 районів області віднесено до помаранчевої зони карантину.
2.13. Львівська область
Рисунок 23. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Львівській області станом на кінець першої декади жовтня
Останній зафіксований пік: 17 вересня. Протягом липня, серпня та вересня спостерігається боковий рух графіка з доволі високими показниками (близько 240 випадків за добу), показники волатильності наприкінці вересня знову почали зростати, що свідчить про ризики зміни характеристик епідемічного процесу. Кількість нових хворих за день стабільно переважає кількість тих, хто одужав, кількість активних хворих у області постійно зростає (див. рис. 23, 23а).
Рисунок 23а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Львівській області станом на кінець першої декади жовтня
Згідно з даними МОЗ України показник завантаженості ліжок у закладах охорони здоров’я, визначених для госпіталізації пацієнтів із підтвердженим COVID-19 становить дещо більше 50% протягом останніх 5 днів (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів складає близько 109 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 89 на 100 тис. населення. Три міста та 12 районів області віднесено до помаранчевої зони карантину. Місто Львів та два райони області знаходяться у помаранчевій карантинній зоні, а іще 6 міст та переважна частина районів області – у жовтій. Львівська область є одним із найбільш уражених епідемією регіонів, проте динаміка епідемічного процесу свідчить, що суворі карантинні обмеження, що діяли протягом вересня, дещо стримали зростання кількості нових хворих.
2.14. Миколаївська область
Рисунок 24. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Миколаївській області станом на кінець першої декади жовтня
Протягом другої половини липня та серпня спостерігаємо помірний тренд на зростання кількості випадків інфікування, з кінця серпня – різке зростання, яке продовжувалось та посилювалось протягом вересня та початку жовтня. Значення індикатору «supertrend» з кінця вересня показують явний тренд на зростання, а показники волатильності зростають (див. рис. 24).
Наступний графік (рис. 24а) підтверджує стабільне перевищення кількості нових хворих над кількістю людей, що одужали. Волатильність даного процесу у жовтні також зростає. Стрімке збільшення кількості активних хворих у області не обіцяє, що в наступні тижні ситуація може різко покращитись.
Рисунок 24а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Миколаївській області станом на кінець першої декади жовтня
МОЗ України стверджує, що лікарні для хворих на COVID-19 протягом останніх 5 днів заповнені на 51-58% (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів складає близько 136 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 93 на 100 тис. населення. Три міста та 12 районів області віднесено до помаранчевої зони карантину. Місто Миколаїв та Миколаївський район віднесені до помаранчевої зони карантину, 3 міста та 6 районів області– у жовтій карантинній зоні.
2.15. Одеська область
Рисунок 25. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Одеській області станом на кінець першої декади жовтня
Із настанням сезону відпусток у липні кількість хворих в області почала стрімко зростати і зростає понині. Зростання волатильності даних свідчить про нестійкість процесу. Кількість нових виявлених хворих стабільно переважає кількість людей, які одужали, що також підтверджує високі ризики несприятливого розвитку подій, так як кількість людей, що хворіють, продовжує стабільно збільшуватись (див. рис. 25 та 25а).
Рисунок 25а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Одеській області станом на кінець першої декади жовтня
За даними МОЗ України завантаженість лікарень області сягає 80% (підтверджені та підозрілі випадки) – джерела місцевих ЗМІ стверджують наявність черг з машин швидкої допомоги, що збираються біля лікарень в очікуванні госпіталізації привезених хворих. Захворюваність за останні 14 днів складає близько 156 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 93 на 100 тис. населення. Місто Одеса та ще 4 міста і 4 райони області – у помаранчевій зоні карантину. Значна частина області – у жовтій зоні.
2.16. Полтавська область
Рисунок 26.Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Полтавській області станом на кінець першої декади жовтня
З другої половині липня і понині відбувається стабільне зростання кількості нових випадків захворювання, яке з середини вересня перетворилося на стрімке (кількість нових хворих за кілька тижнів виросла майже в 4 рази). З другої половини серпня кількість нових випадків Covid-19 стабільно переважає кількість випадків одужання.
Рисунок 26а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Полтавській області станом на кінець першої декади жовтня
МОЗ України визначає Полтавську область як регіон з показниками, що відповідають нормі. Завантаженість лікарень області за останні 5 днів сягає 64% (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів складає близько 171 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 94 на 100 тис. населення. Міста Полтава та Миргород знаходяться в помаранчевій зоні карантину, а більшість території області – в жовтій зоні.
2.17. Рівненська область
Рисунок 27. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Рівненській області станом на кінець першої декади жовтня
До середини серпня відбувалося зростання кількості нових хворих, а з другої половини серпня лінія індикатора «supertrend» перетнула лінію графіка і вказує на незначний спадний тренд, що переходить у боковий рух з доволі високими показниками (близько 150 нових випадків щодня), який триває до середини вересня. Проте з цього часу спадна тенденція ламається і локальні тижневі максимуми починають поволі зростати. Волатильність протягом серпня-вересня тримається на високих, червневих позначках, що вказує на ризики ситуації (див. рис. 27). Протягом вересня крива співвідношення кількості нових хворих та кількості людей, які одужали, коливається навколо нуля з достатньо великою амплітудою, проте у жовтні кількість нових хворих поки що переважає. Волатильність цього процесу зростає (див. рис. 27а).
Рисунок 27а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Рівненській області станом на кінець першої декади жовтня
За даними МОЗ України завантаженість ліжок у лікарнях області складає біля 68% (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів складає близько 202 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 160 на 100 тис. населення. Місто Рівне, ще два міста та 6 районів області – у помаранчевій зоні карантину, а переважна частина області – у жовтій карантинній зоні.
2.18. Сумська область
Рисунок 28. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Сумській області станом на кінець першої декади жовтня
У Сумській області з середини липня продовжується експонентне зростання нових випадків, волатильність зростає (див. рис. 28). Динаміка співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, також свідчить про втрату контролю над епідемічною ситуацією, кількість активних хворих в області зростає з кінця вересня надзвичайно швидко (див. рис. 28а).
Рисунок 28а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Сумській області станом на кінець першої декади жовтня
МОЗ України зазначає, що у Сумській області заповненість ліжок у лікарнях першої хвилі сягає 62% (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів складає близько 290 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 141 на 100 тис. населення. Місто Суми віднесено до червоної зони, 2 міста та Сумський район – у помаранчевій зоні, а переважна частина області – у жовтій карантинній зоні.
2.19. Тернопільська область
Рисунок 29. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Тернопільській області станом на кінець першої декади жовтня
З другої декади вересня кількість нових хворих у області починає спадати після значного зростання протягом серпня та першої частини вересня, що підтверджується індикатором “supertrend”.Волатильність також спадає, проте все ще зашається на вищих позначках ніж у липні (див. рис. 29). Схоже на те, що карантинні обмеження протягом серпня-вересня справили належний вплив. Співвідношення кількості нових випадків захворювання та кількості людей, які вилікувались, також вказує на те, що епідемічну ситуацію нарешті взято під контроль (див. рис. 29а).
Рисунок 29а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Тернопільській області станом на кінець першої декади жовтня
За даними МОЗ України, у Тернопільській області показник завантаженості ліжок у лікарнях для хворих на Covid-19 не перевищує 50% (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів складає близько 263 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 123 на 100 тис. населення. Всю область віднесено до помаранчевої карантинної зони.
2.20.Харківська область
Рисунок 30. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Харківській області станом на кінець першої декади жовтня
У жовтні кількість нових випадків захворювання в області почала сягає до 800 нових випадків за день. Харківська область є одним із найбільш уражених епідемією регіонів. Волатильність цього процесу також зростає (див. рис. 30).
Кількість людей, що захворіли, стабільно переважає кількість тих, хто одучав. Синя крива на графіку нижче продовжує демонструвати експонентне зростання, що свідчить про швидке збільшення кількості активних випадків COVID-19 у області.
Рисунок 30а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Харківській області станом на кінець першої декади жовтня
МОЗ України визначає показник завантаженості ліжок у лікарнях першої хвилі сягає 72% (підтверджені та підозрілі випадки), у деяких лікарнях Харкова госпіталізованих хворих розміщують навіть у коридорах лікарень. Захворюваність за останні 14 днів складає близько 263 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 124 на 100 тис. Місто Харків, ще два міста і сім районів області віднесено до помаранчевої карантинної зони, майже вся інша частина області – у жовтій зоні.
2.21. Херсонська область
Рисунок 31. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Херсонській області станом на кінець першої декади жовтня
З початку серпня кількість нових випадків захворювання почала зростати з майже нульових позначок до майже 100 чоловік на день (див. рис. 31). Рисунок 31а також свідчить про стрімке збільшення активних випадків в області, причому жовтневі позначки значно перевищують вересневі дані.
Рисунок 31а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Херсонській області станом на кінець першої декади жовтня
Показник завантаженості ліжок у лікарнях першої хвилі у області становить близько 26%. Захворюваність за останні 14 днів складає близько 79 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 175 на 100 тис. ( відношення кількості тестувань до показника захворюваності є одним із найбільших в країні). Міста Херсон, Нова Каховка та ще 6 районів області віднесено до жовтої карантинної зони, решта території регіону досі попадає в зелену зону.
2.22 Хмельницька область
Рисунок 32. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Хмельницькій області станом на кінець першої декади жовтня
Протягом вересня та першої декади жовтня спостерігається тренд на зростання нових випадків захворювання. 29 вересня відбувся різкий стрибок кількості нових виявлених хворих за день – до 393 особи. Тенденція виглядає загрозливою, волатильність процесу також зросла (див. рис. 32). Із кінця липня все частіше кількість нових хворих переважає кількість людей, що одужали, а отже зростає і кількість активних хворих у регіоні.
Рисунок 32а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Хмельницькій області станом на кінець першої декади жовтня
Показник завантаженості ліжок у лікарнях області складає близько 65-73% (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів складає близько 234 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 124 на 100 тис. Місто Хмельницький, ще 3 міста та 9 районів області віднесено до помаранчевої карантинної зони, майже всі інші райони області – у жовтій зоні карантину.
2.23. Черкаська область
Рисунок 33. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Черкаській області станом на кінець першої декади жовтня
Протягом вересня спостерігається явна тенденція до зростання кількості нових випадків захворювання. Волатильність процесу протягом вересня також зростає, а кількість людей, що захворіли, все частіше у вересні переважає кількість тих, хто одужав (рис. 33, 33а).
Рисунок 33а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Черкаській області станом на кінець першої декади жовтня
Лікарні Черкаської області завантажені на 52 - 64% (підтверджені та підозрілі випадки), при цьому останніми днями ці показники спадають. Захворюваність за останні 14 днів складає близько 160 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 87 на 100 тис. Місто Канів продовжує знаходитись у червоній зоні карантину, а переважна частина області – у помаранчевій зоні.
2.24. Чернівецька область
Рисунок 34. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Чернівецькій області станом на кінець першої декади жовтня
Протягом вересня спостерігався спадний тренд кількості нових виявлених хворих, проте з кінця вересня даний показник знову почав рости, причому показники волатильності достатньо є достатньо високими. Кількість нових хворих значно переважає кількість людей, що одужали. Показники волатильності цього процесу падають, а отже є можливість, що така загрозлива тенденція може зберігатись і надалі. Кількість активних хворих у області стабільно зростає, тому ймовірно епідемічний процес буде ускладнюватись (див. рис. 34, 34а).
Рисунок 34а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Чернівецькій області станом на кінець першої декади жовтня
Відсоток завантаженості ліжок у лікарнях області за останні 5 днів збільшився і складає 52% станом на 10 жовтня (підтверджені та підозрілі випадки). Захворюваність за останні 14 днів складає близько 248 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 104 на 100 тис. Два міста, включаючи Чернівці, та 11 районів області включено до жовтої помаранчевої зони.
2.25. Чернігівська область
Рисунок 35. Аналіз динаміки нових виявлених хворих по Чернігівській області станом на кінець другої декади вересня
З другої половині липня і понині маємо стійкий тренд на зростання кількості нових зафіксованих інфікувань. Волатильність також зростає. Кількість нових хворих стабільно перевищує кількість тих, хто одужав (див. рис.35).
Рисунок 35а. Аналіз динаміки співвідношення нових виявлених хворих та кількості людей, що одужали, по Чернігівській області станом на кінець першої декади жовтня
МОЗ України відмічає, що відсотокзавантаженості ліжок у лікарнях регіону за останні 5 днів сягав 60%. Захворюваність за останні 14 днів складає близько 157 випадків на 100 тис. населення, а показник охоплення тестуванням – 81 на 100 тис. Міста Чернігів та Ніжин, а також один район області потрапили до помаранчевої карантинної зони, м. Прилуки та 12 районів області – у жовтій зоні карантину.
6. Прогнозне моделювання поширення пандемії COVID-19 із застосуванням множини різних методів
6.1. Застосування методу подібності в математичному моделюванні
На першому кроці застосування цього методу виберемо країну (країни) – прототип, характер розвитку пандемії в якій (яких) є найбільш наближеним до характеру розвитку цього процесу в Україні. З цією метою застосуємо метод кореляційно-регресійного аналізу для порівняння головних показників України з відповідними показниками країн Європи. Країни для порівняння вибиралися виходячи з наступних показників:
- Населення, обраної для порівняння країни в даному дослідженні має бути не меншим 15-20 млн. людей;
- Густота населення має бути спів-мірною з щільністю населення України.
У результаті застосування цих критеріїв для порівняння з Україною було обрано 16 країн Європи (табл. 1).
Таблиця 1. Застосування кореляційно-регресійного аналізу
для вибору країни (країн) прототипу
| Країна | Коеф. кореляції за P1 (r1.j) | Коеф. кореляції за P2 (r2.j) | Коеф. кореляції за P3 (r3.j) | Коеф. кореляції за P4 (r4.j) | Коеф. для P5 (r5.j) | Індекс подібності (Ij) | Населення (млн) | Щільність населення (осіб/кв.км) | Кількість зроблених тестів (% від кількості населення) | Вразливість країни (% кількості смертельних випадків до кількості інфікованих) | Кількість лікарняних ліжок на 1000 населення |
| Ukraine |
|
|
|
|
|
|
43,7 | 77,39 | 5,693 | 1,916 | 8,8 |
| Romania | 0,705 | 0,404 | 0,323 | 0,964 | 0,882 | 0,921 | 19,2 | 85,129 | 13,506 | 2,377 | 5,8 |
| Moldova | 0,36 | 0,158 | 0,601 |
|
0,971 | 0,856 | 4 | 123,655 | 7,6 | 4,533 | 2,96 |
| Bosnia and Herzegovina | 0,353 | 0,151 | 0,446 |
|
0,968 | 0,814 | 3,3 | 68,496 | 7,803 | 3,092 | 3,5 |
| Bulgaria | -0,033 | 0,257 | -0,188 | 0,921 | 0,965 | 0,628 | 6,9 | 65,18 | 8,013 | 1,073 | 11 |
| Serbia | 0,414 | -0,101 |
|
0,853 | 0,825 | 0,529 | 6,8 | 80,291 | 17,247 | 2,484 | 3,39 |
| Austria | -0,379 | -0,272 | -0,147 | 0,914 | 0,79 | 0,411 | 9 | 106,749 | 19,507 | 1,622 | 7,37 |
| France | -0,396 | -0,184 | -0,409 | 0,946 | 0,581 | 0,388 | 65,3 | 122,578 | 33,34 | 3,047 | 8 |
| Spain | -0,572 | -0,239 | -0,371 | 0,943 | 0,755 | 0,388 | 46,8 | 93,105 | 21,876 | 3,601 | 6,892 |
| Switzerland | -0,532 | -0,283 | -0,263 | 0,921 | 0,831 | 0,384 | 8,7 | 214,243 | 16,82 |
|
2,22 |
| Ireland | -0,563 | -0,223 | -0,174 | 0,914 | 0,691 | 0,372 | 4,9 | 69,874 | 26,071 |
|
2,97 |
| Sweden | 0,113 | -0,403 |
|
0,841 | 0,837 | 0,361 | 10,1 | 24,718 | 16,424 | 2,213 | 5,609 |
| Belarus | -0,729 | 0,061 | -0,341 |
|
0,791 | 0,358 | 9,4 | 46,858 | 19,49 | 3,783 | 7,454 |
| Italy | -0,657 | -0,293 | -0,285 | 0,908 | 0,903 | 0,354 | 60,5 | 205,859 | 12,068 | 4,842 | 5,98 |
| Germany | -0,5 | -0,264 | -0,336 | 0,909 | 0,758 | 0,344 | 83,8 | 237,016 | 21,639 | 2,134 | 2,5 |
| Portugal | -0,278 | -0,341 | 0,002 | 0,838 | 0,679 | 0,296 | 10,2 | 112,371 | 26,835 | 10,663 | 3,18 |
| Denmark | -0,586 | -0,334 | -0,235 | 0,868 | 0 | 0,118 | 5,8 | 136,52 | 71,629 | 3,047 | 4,53 |
Було розглянуто наступні набори даних:
- Кількість зареєстрованих за добу випадків COVID-19 (P1);
- Кількість зареєстрованих за добу летальних випадків COVID-19 (P2);
- Кількість зареєстрованих випадків одужання від COVID-19 (P3);
- Коефіцієнт мобільності (P4);
- Кількість зроблених тестів на 1000 осіб (P5).
Дослідження спрямовувалось на оцінювання подібності даних для України з даними 16 країн Європи, обраних для порівняння. Для показників P1 - P4 обраховано та пронормовано відповідні коефіцієнти кореляції ri,j, де i=1..4; j=1..16; значення P5 нормовано відносно значення показника для України за формулою:
З використанням наявних даних і введених критеріїв P1-P5було обраховано індекс подібності: 
(таблиця 1).
На основі використання обрахованого індексу подібності та групи таких показників, як населення країни, щільність населення країни, територіальна наближеність країни Європи до України, в якості країни-прототипу для виконання прогнозного моделювання було обрано Румунію. На рис. 36-38 зображено графіки поширення хвороби для України та Румунії.
Рисунок 36. Кількість зареєстрованих випадків COVID-19 для України та Румунії
Рисунок 37. Кількість щоденних зареєстрованих випадків COVID-19 для України та Румунії
Рисунок 38. Кількість зареєстрованих смертельних випадків від COVID-19 для України Румунії
Враховуючи часову затримку поширення хвороби в Україні по відношенню до країни-прототипу Румунії, можемо передбачити на наступні 13 днів тенденцію поширення COVID-19 в Україні на рівні 4000-8000 нових інфікованих в день (рис. 39, табл. 2).
Рисунок 39. Прогнозовані дані для кількості зареєстрованих випадків COVID-19 в Україні
(з використанням країни-прототипу – Румунії)
Таблиця 2. Прогнозовані значення кількості інфікованих в Україні (синій колір)
| Дата | Кількість інфікованих | Добова кількість інфікованих |
| 01.09.2020 | 123303 | |
| 02.09.2020 | 125798 | 2495 |
| 03.09.2020 | 128228 | 2430 |
| 04.09.2020 | 130951 | 2723 |
| 05.09.2020 | 133787 | 2836 |
| 06.09.2020 | 135894 | 2107 |
| 07.09.2020 | 138068 | 2174 |
| 08.09.2020 | 140479 | 2411 |
| 09.09.2020 | 143030 | 2551 |
| 10.09.2020 | 145612 | 2582 |
| 11.09.2020 | 148756 | 3144 |
| 12.09.2020 | 151859 | 3103 |
| 13.09.2020 | 154335 | 2476 |
| 14.09.2020 | 156797 | 2462 |
| 15.09.2020 | 159702 | 2905 |
| 16.09.2020 | 162660 | 2958 |
| 17.09.2020 | 166244 | 3584 |
| 18.09.2020 | 169472 | 3228 |
| 19.09.2020 | 172712 | 3240 |
| 20.09.2020 | 175678 | 2966 |
| 21.09.2020 | 178353 | 2675 |
| 22.09.2020 | 181237 | 2884 |
| 23.09.2020 | 184734 | 3497 |
| 24.09.2020 | 188106 | 3372 |
| 25.09.2020 | 191671 | 3565 |
| 26.09.2020 | 195504 | 3833 |
| 27.09.2020 | 198634 | 3130 |
| 28.09.2020 | 201305 | 2671 |
| 29.09.2020 | 204932 | 3627 |
| 30.09.2020 | 208959 | 4027 |
| 01.10.2020 | 213028 | 4069 |
| 02.10.2020 | 217661 | 4633 |
| 03.10.2020 | 222322 | 4661 |
| 04.10.2020 | 226462 | 4140 |
| 05.10.2020 | 230236 | 3774 |
| 06.10.2020 | 234584 | 4348 |
| 07.10.2020 | 239337 | 4753 |
| 08.10.2020 | 244734 | 5397 |
| 09.10.2020 | 250538 | 5804 |
| 10.10.2020 | 256266 | 5728 |
| 11.10.2020 | 261936 | 5670 |
| 12.10.2020 | 267767 | 5831 |
| 13.10.2020 | 273370 | 5602 |
| 14.10.2020 | 278189 | 4820 |
| 15.10.2020 | 281234 | 3045 |
| 16.10.2020 | 286183 | 4949 |
| 17.10.2020 | 293958 | 7775 |
| 18.10.2020 | 301750 | 7792 |
| 19.10.2020 | 308984 | 7234 |
| 20.10.2020 | 315413 | 6429 |
| 21.10.2020 | 321446 | 6032 |
| 22.10.2020 | 325454 | 4009 |
| 23.10.2020 | 330768 | 5314 |
Таким чином, відповідно до методу подібності в математичному моделюванні, на часовому відрізку (11.10.20 – 23.10.20) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні 4000 – 8000 осіб на день.
6.2. Застосування рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM
Довірчий інтервал для прогнозу нових виявлених хворих у середині жовтня побудуємо робастно за допомогою моделі лінійної регресії, SARIMA, методу градієнтного бустингу (XGB), із залученням рекурентних нейронних мереж із довгою короткостроковою пам’яттю (ДКЧП, англ. long short-term memory, LSTM). Робасність розуміється в такому сенсі: на першому кроці для кожної із моделей на кожен із 10 днів будуються прогнози із відповідними довірчими інтервалами із заданою статистичною точністю, де верхній селектор – це песимістичний прогноз, а нижній – оптимістичний. На другому кроці будуються шукані довірчі інтервали для кожного моменту часу як мінімальні за включенням інтервали, які містять довірчі інтервали із означених вище трьох прогнозних моделей. Прогноз виконувався на основі даних Національної служби здоров’я України [4,5]. На рисунках 40 та 41 представлено відповідні довірчі інтервали.
Довідково
У статистиці лінійна регресія – це метод моделювання взаємозв'язку між даними за допомогою лінійних функцій, де невідомі параметри моделі оцінюються за вхідними даними. При розрахунках параметрів моделі лінійної регресії зазвичай застосовується метод найменших квадратів (МНК) [6].
Модель SARIMA (або сезонна модель ARIMA) – модель і методологія аналізу нестаціонарних часових рядів із використанням сезонності (в нашому випадку це пов’язано зі специфікою реєстрації підозр та нових підтверджених хворих, людським фактором, специфікою роботи медичних статистиків тощо). Підхід Бокса-Дженкінса полягає в тому, що в першу чергу оцінюється стаціонарність часового ряду. Якщо ряд не є стаціонарним, то за допомогою низки тестів для нього шукаються одиничні корені та порядок інтегровності (як правило, обмежуються першим або другим порядком). Далі, якщо порядок інтегровності більший за нуль, ряд перетворюється на (слабко) «стаціонарний» [7,8].
Метод градієнтного бустингу використовується в галузі статистики та аналізу даних для прогнозних моделей. Структура дерева містить такі елементи: «листя» і «гілки». На ребрах («гілках») дерева ухвалення рішення записані атрибути, від яких залежить цільова функція, в «листі» записані значення цільової функції, а в інших вузлах — атрибути, за якими розрізняються випадки. Щоб класифікувати новий випадок, треба спуститися по дереву до листа і видати відповідне значення [9]. Для навчання та оптимізації структури використаємовідкриту бібліотеку XGBoost, в який, зокрема, реалізовано методи розумного штрафування дерев, пропорційного скорочування листових вузлів, Ньютонове підсилювання, а також, реалізований додатковий параметр рандомізації [10].
На відміну від решти алгоритмів машинного навчання, рекурентні нейронні мережі з довгою короткостроковою пам’яттю (в англомовній термінології LSTM) здатні автоматично виявляти характерні риси з часових послідовностей, обробляти багатовимірні дані, а також виводити послідовності змінної довжини, завдяки чому їх можна використовувати для інтервального прогнозування [11].
З використанням рекурентної нейронної мережі LSTM побудуємо два сценарії розвитку поширення хвороби у середині жовтня 2020 року: оптимістичний і песимістичний.
Оптимістичний сценарійможе відбутися за умови незначного впливу небажаних, непередбачуваних факторів негативного характеру.Розрахуємо прогнозовані дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у середині жовтня 2020 року, з урахуванням осереднених значень за 7 днів (рис. 40, табл. 3).
Рисунок 40. Оптимістичнийсценарій: прогнозовані дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у середині жовтня 2020 року
Таблиця 3. Прогнозовані дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих
у середині жовтня 2020 року (оптимістичний сценарій)
| Дата | Нижня межа | Верхня межа | Середнє |
| 12.10.2020 | 4406 | 4934 | 4670 |
| 13.10.2020 | 4467 | 5069 | 4768 |
| 14.10.2020 | 4666 | 5329 | 4997 |
| 15.10.2020 | 4860 | 5587 | 5223 |
| 16.10.2020 | 4971 | 5714 | 5342 |
| 17.10.2020 | 5032 | 5827 | 5429 |
| 18.10.2020 | 5032 | 5894 | 5473 |
| 19.10.2020 | 5073 | 5925 | 5499 |
| 20.10.2020 | 5135 | 5960 | 5547 |
| 21.10.2020 | 5244 | 6065 | 5654 |
Статистична похибка наведених обчислень становить 0.03%.
Песимістичний сценарій побудовано з врахуванням ймовірних ризиків впливу, зовнішніх, негативних факторів, зокрема, можливого масового виявлення нових випадків COVID-19 в ході розширення охоплення населення України тестами. Прогнозовані дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у середині жовтня 2020 року наведено на рис. 41 і в табл. 4.
Рисунок 41. Песимістичний сценарій: прогнозовані дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих у середині жовтня 2020 року
Таблиця 4.Прогнозовані дані і довірчі інтервали прогнозу нових виявлених хворих
у середині жовтня 2020 року (песимістичний сценарій)
| Дата | Нижня межа | Верхня межа | Середнє |
| 12.10.2020 | 4655 | 5182 | 4918 |
| 13.10.2020 | 4844 | 5450 | 5147 |
| 14.10.2020 | 4657 | 5297 | 4977 |
| 15.10.2020 | 4600 | 5283 | 4941 |
| 16.10.2020 | 5009 | 5728 | 5368 |
| 17.10.2020 | 4914 | 5671 | 5292 |
| 18.10.2020 | 5436 | 6275 | 5855 |
| 19.10.2020 | 5846 | 6760 | 6303 |
| 20.10.2020 | 4919 | 5697 | 5308 |
| 21.10.2020 | 5160 | 5944 | 5552 |
Зауважимо, що статистична похибка становить 0.03%.
Таким чином, на часовому відрізку (12.10.20 – 21.10.20) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні (4400 – 6100) осіб на день за оптимістичним сценарієм і (4500 – 7000) – за песимістичним, тобто інтенсивність кількісті нових хворих, які будуть потребувати госпіталізації, може зрости за песимістичним сценарієм більш, ніж на 40 % протягом наступних 10 днів, що може призвести до перенавантаження медичної системи України, оскільки завантаженість ліжок у ЗОЗ 1-ї хвилі за крайні 5 днів становить, в середньому, біля 60 % по країні (підтверджені та підозрілі випадки).
6.3. Застосування багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна» з кількістю даних для навчання – 14
Результати короткострокового прогнозного моделювання кількості нових хворих на COVID-19, кількості нових летальних випадків, кількості нових осіб, що одужали, в Україні та показник летальності станом на 12.10.20 – 21.10.20, отриманого з використанням багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна» з кількістю точок даних для навчання нейронної мережі – 14, представлено на рис. 42-45 та в табл. 5-8.
Рисунок 42. Прогноз нових виявлених випадків COVID-19 у середині жовтня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation
Таблиця 5. Прогнозовані дані нових виявлених випадків COVID-19 у середині жовтня 2020 року
на основі нейронної мережі Back Propagation
| Дата | Прогноз |
| 12.10.2020 | 4396 |
| 13.10.2020 | 4814 |
| 14.10.2020 | 5383 |
| 15.10.2020 | 5782 |
| 16.10.2020 | 6111 |
| 17.10.2020 | 6089 |
| 18.10.2020 | 5617 |
| 19.10.2020 | 5294 |
| 20.10.2020 | 5592 |
| 21.10.2020 | 6172 |
Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 7.51%.
Рисунок 43. Прогноз нових летальних випадків COVID-19 у середині жовтня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation
Таблиця 6. Прогнозовані дані нових летальних випадків COVID-19 у середині жовтня 2020 року
на основі нейронної мережі Back Propagation
| Дата | Прогноз |
| 12.10.2020 | 71 |
| 13.10.2020 | 90 |
| 14.10.2020 | 98 |
| 15.10.2020 | 99 |
| 16.10.2020 | 89 |
| 17.10.2020 | 99 |
| 18.10.2020 | 96 |
| 19.10.2020 | 90 |
| 20.10.2020 | 95 |
| 21.10.2020 | 104 |
Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 22.77%.
Рисунок 44. Прогноз нових випадків одужання осіб з COVID-19 у середині жовтня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation
Таблиця 7. Прогнозовані дані нових випадків одужання осіб з COVID-19
у середині жовтня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation
| Дата | Прогноз |
| 12.10.2020 | 1074 |
| 13.10.2020 | 2003 |
| 14.10.2020 | 2198 |
| 15.10.2020 | 2277 |
| 16.10.2020 | 2418 |
| 17.10.2020 | 2064 |
| 18.10.2020 | 1145 |
| 19.10.2020 | 1300 |
| 20.10.2020 | 2239 |
| 21.10.2020 | 2266 |
Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 27.16%.
Рисунок 45. Прогноз показника летальності від COVID-19 у середині жовтня 2020 року на основі нейронної мережі Back Propagation
Таблиця 8. Прогнозовані дані показника летальності від COVID-19 у середині жовтня 2020 року
на основі нейронної мережі Back Propagation
| Дата | Прогноз |
| 12.10.2020 | 2,01 |
| 13.10.2020 | 2,07 |
| 14.10.2020 | 2,16 |
| 15.10.2020 | 2,24 |
| 16.10.2020 | 2,32 |
| 17.10.2020 | 2,4 |
| 18.10.2020 | 2,47 |
| 19.10.2020 | 2,54 |
| 20.10.2020 | 2,6 |
| 21.10.2020 | 2,65 |
Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 4.46 %.
7. Порівняння результатів прогнозування поширення COVID-19 в Україні, отриманих різними методами
Зведемо результати прогнозного моделювання процесу поширення пандемії COVID-19, отримані з використанням методу подібності в математичному моделюванні (розділ 6.1), рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTM (розділ 6.2) і нейронної мережі Back Propagation (BPNN) (розділ 6.3), в єдину таблицю 9 і побудуємо графіки цих прогнозних трендів (рис. 46).
Таблиця 9. Порівняння прогнозованих значень кількості інфікованих осіб за добу,
отриманих різними методами
| Дата | BPNN, 14 точок даних для навчання | LSTM, оптимістичний сценарій | LSTM, песимістичний сценарій | Метод подібності в математичному моделюванні |
| 11.10.2020 | 5670 | |||
| 12.10.2020 | 4396 | 4670 | 4918 | 5831 |
| 13.10.2020 | 4814 | 4768 | 5147 | 5602 |
| 14.10.2020 | 5383 | 4997 | 4977 | 4820 |
| 15.10.2020 | 5782 | 5223 | 4941 | 3045 |
| 16.10.2020 | 6111 | 5342 | 5368 | 4949 |
| 17.10.2020 | 6089 | 5429 | 5292 | 7775 |
| 18.10.2020 | 5617 | 5473 | 5855 | 7792 |
| 19.10.2020 | 5294 | 5499 | 6303 | 7234 |
| 20.10.2020 | 5592 | 5547 | 5308 | 6429 |
| 21.10.2020 | 6172 | 5654 | 5552 | 6032 |
| 22.10.2020 | 4009 | |||
| 23.10.2020 | 5314 |
Рисунок 46. Порівняння прогнозованих значень кількості інфікованих осіб за добу, отриманих з використанням множини різних методів
Порівнюючи отримані результати прогнозного моделювання (рис. 46, табл. 9) бачимо, що на відрізку часу 11.10.20 – 23.10.20 вони мають високу волатильність, явно виражену збіжність і вказують на тенденцію коливання кількості щоденно інфікованих осіб в діапазоні (4000 – 6100) осіб на день за оптимістичним сценарієм і (4500 – 7800) – за песимістичним. Показник летальності на цьому відрізку часу коливатиметься в діапазоні 2.01% – 2.65% з тенденцією до зростання.
-
Тенденція поширення хвороби в більшості країн світу і в Україні продовжує погіршуватися. Характер зростання кількості хворих людей в Україні змінився з лінійного у травні-серпні 2020 року на чітко виражений експоненційний у вересні-жовтні цього року. За останні кілька тижнів Україна увійшла до числа лідерів серед країн Європи за кількістю нових випадків захворювання. Перше місце за кількістю нових випадків обіймає Франція (понад 18 тис. нових випадків за добу), Великобританія (17,5 тис.), Іспанія, Росія (понад 10 тис.). Україна з середньодобовою кількістю випадків (5000 – 5500), разом з Польщею, Німеччиною, Італією та Румунією, де реєструється від 2000 до 6000 випадків на добу, входить до групи країн з високим рівнем захворюваності. Показник летальності в Україні тримається на рівні 2.01 %–2.65 % з тенденцією до зростання.
-
Протягом жовтня-листопада ситуація загрожує стати надважкою для медичної системи країни. Відсоток завантаженості ліжок підтвердженими хворими наближається до 40%, а якщо брати до уваги підозрілі та непідтверджені випадки, це значення складає майже 60%, що значно перевищує допустимий поріг 50% та вказує на надмірне перевантаження медичної системі в цілому і, особливо, у регіонах, що входять до помаранчевої та червоної карантинних зон. За показником завантаженості ліжок у ЗОЗ України першої хвилі лише 4 регіони відповідають встановленому критерію у 50%. Найбільший відсоток зайнятості ліжок на кінець першої декади жовтня 2020 року (підтверджені та підозрілі випадки разом) зафіксовано у: м. Києві, Дніпропетровській, Донецькій, Одеській, Рівненській, Харківській, Хмельницькій областях.
-
Виконане прогнозне моделювання з використанням методу подібності в математичному моделюванні, рекурентної нейронної мережі із довгою короткостроковою пам’яттю типу LSTMі нейронної мережі BackPropagation(BPNN) показує, що на часовому відрізку (11.10.20 – 23.10.20) кількість нових виявлених хворих може коливатися в діапазоні (4000 – 6100) осіб на день за оптимістичним сценарієм і (4500 – 7800) – за песимістичним. Тобто інтенсивність зростання кількісті нових хворих, які будуть потребувати госпіталізації, може протягом наступних 10-14 днів перевищити 40%-вий граничний рубіж для системи охорони здоров’я України, що спричинить її суттєве перенавантаження і неможливість в повній мірі вирішувати покладені на неї завдання.
-
Додатковою складністю при аналізі та прогнозуванні поширення COVID-19 є суттєва відмінність реальних даних від офіційної статистики, що оприлюднюється НСЗ України, РНБО України та іншими джерелами. Так, кількість тестувань у країні недостатня для виявлення реальної картини поширення хвороби, що ставить під сумнів адекватність даних, особливо на початку розвитку епідемії. Багато інфікованих людей лікуються самостійно, продовжуючи розповсюджувати хворобу, і, відповідно, за умов одужання, у офіційну статистику не потрапляють. Недостатній обсяг лабораторних досліджень не дозволяє вчасно поставити діагноз. Недостатня ефективність діагностичних методів також знижує достовірність офіційних даних.
-
Навчальний рік в Україні триває понад місяць. У навчальних закладах областей, що потрапили наприкінці серпня до червоної епідемічної зони заняття розпочалися з 14 вересня. За цей час мало місце зростання вдвічі-втричі інтенсивності комунікацій приблизно для 12-15 млн. людей, які мають відношення до системи освіти. Міністерство охорони здоров’я України представило список протиепідемічних заходів у закладах освіти, поклавши щоденний контроль за їх виконанням на керівників навчальних закладів. Проте цілий ряд класів і шкіл по всій Україні закрилися на карантин та перейшли на дистанційну форму навчання. Цей стан триває і понині, за умови, якщо у вчителів або учнів було виявлено хворобу на COVID-19.
- Епідеміологічна ситуація в розрізі регіонів України стрімко погіршується як за кількістю нових хворих, так і за географією поширення. Урядова комісія з питань техногенно-екологічної безпеки та надзвичайних ситуацій надала поділ областей, районів і міст України на зелену, жовту, помаранчеву і червону зони карантину. Новий поділ набуде чинності з 12 жовтня. Він виглядає так:
а) Лише Кіровоградська область знаходиться у зеленій зоні, проте і в цій області показники захворювання хоч і повільно, але зростають. Переважна частина Херсонської області також належить до зеленої зони. Київська область демонструє впевнене зниження кількості нових хворих.
б) Волинська, Закарпатська, Івано-Франківська, Львівська, Рівненська області демонструють боковий рух графіка, однак з загрозливо стабільно високими щоденними показниками нових випадків COVID-19. В кожній з цих областей переважна більшість районів та міст належать до помаранчевої та жовтої зон карантину. Є надія, що карантинні заходи продовжать стримувати епідемічний процес і надалі буде спостерігатися боковий рух графіка без значного подальшого зростання.
в) місто Канів Черкаської області та місто Суми Сумської області ввійшли до червоної карантинної зони. Ці області демонструють загрозливе зростання нових щоденних випадків COVID-19.
г) У м. Києві, Вінницькій, Дніпропетровській, Донецькій, Житомирській, Запорізькій, Луганській, Миколаївській, Одеській, Полтавській, Сумській, Харківській, Хмельницькій, Чернівецькій, Чернігівській областях також спостерігаються негативні тенденції до зростання інтенсивності епідемічного процесу.
- Peter Navarro, When the Market Moves, Will You Be Ready? McGraw-Hill Education, 2003.
- Attilio Meucci, Risk and Asset Allocation. (Springer Finance) 1st ed. 2005. Corr. 3rd printing, 2009
- Marcos Lopez de Prado, Advances in Financial Machine Learning. John Wiley & Sons, Inc, 2018.
- Operational monitoring of the COVID-19 situation by the National Health Service of Ukraine (dashboard).
- Open data on the incidence of COVID-19 in Ukraine.
- Milos Hauskrecht, Linear Regression (Machine Learning). University of Pittsburgh, 2020.
- Kissler, Stephen M., Christine Tedijanto, Edward Goldstein, Yonatan H. Grad, and Marc Lipsitch. "Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the postpandemic period." Science 368, no. 6493 (2020): 860-868.
- Tseng, Fang-Mei, and Gwo-Hshiung Tzeng. "A fuzzy seasonal ARIMA model for forecasting." Fuzzy Sets and Systems 126, no. 3 (2002): 367-376.
- Breiman, Leo; Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software. ISBN978-0-412-04841-8.
- XGBoost Library Documentation.
- Sepp Hochreiter[en]; Jürgen Schmidhuber[en] (1997). Long short-term memory. Neural Computation[en] 9 (8): 1735–1780. PMID 9377276. doi:10.1162/neco.1997.9.8. 1735
Науковий керівник проекту: М.З. Згуровський.
Команда проєкту: Н.В. Горбань, Б.Р. Дудка, К.В. Єфремов, Ю.П. Зайченко, П.О. Касьянов, О.П. Купенко, М.М. Перестюк, І.О. Пишнограєв, В.В. Путренко.
for Geoinformatics and Sustainable Development
October 11, 2020