V današnji izdaji revije Nature so raziskovalci s Stanforda in Northwestern University v Illinoisu analizirali podatke z mobilnih telefonov več kot 98 milijonov ljudi v ZDA in pripravili modele tveganja širjenja covida-19. Odgovorni avtor objave je izredni profesor računalništva na Stanfordu, Jure Leskovec. Model je ugotovil razlike tveganja med različnimi interesnimi točkami, tako so restavracije s celovito ponudbo, telovadnice, hoteli, kavarne, verske organizacije pa tudi restavracije z omejenimi storitvami ob ponovnem odprtju predstavljale največji porast okužb.
Model, ki je uporabil podatke gibanja 98 milijonov ljudi je napovedal tudi večji delež okužb med rasno in socialno-ekonomsko prikrajšanimi skupinami ljudi in to izključno zaradi razlik v mobilnosti. Te skupine niso bile zmožne zmanjšati svoje mobilnosti, lokacije, ki jih te skupine ljudi obiskujejo, pa so deležne večje gneče in posledično predstavljajo tudi večje tveganje za prenos okužbe. V simulaciji so število ljudi, ki uporabijo metro omejili na dvajset odstotkov, kar je število novih okužb zmanjšalo za več kot osemdeset odstotkov, medtem ko se je obisk znižal v povprečju le za dvainštirideset odstotkov.
Različna mnenja, glede zamejitev širjenja novega koronavirusa, so sicer precej spolitizirana, vendar pa jih lahko v grobem razdelimo na dva pola, in sicer na tiste, ki bi radi življenje čim prej vrnili v ustaljene tirnice in dajejo prednost ekonomskim in socialnim kazalcem, ter na tiste, ki dajejo na prvo mesto čim nižje število okuženih oseb in z okužbo povezanih smrti.
Najbolj pereče vprašanje je seveda, kje potegniti mejo, da bi zadovoljili obe strani. Razumevanje dinamike virusa SARS-CoV-2 bi lahko pomagalo omejiti širjenje okužbe. S tem v mislih, so razvili model gibanja bolezni covid-19 in ga preizkusili v desetih največjih statističnih regijah oziroma mestih v Ameriki. Uporabili so podatke, ki so vključevali gibanje 98 milijonov ljudi po različnih okrožjih in interesnih točkah. Študijo, ki je bila objavljena v reviji Nature si lahko preberete tukaj.
Tako so na primeru mesta Chicago ugotovili, da se njihov model ujema s številom potrjenih okužb, kar so izkoristili za raziskavo učinkovitosti in uspešnosti strategij ponovnega odpiranja. Model je napovedal, da je manjši delež lokacij odgovoren za večino okužb, te lokacije namreč delujejo kot superprenašalci. V Chicagu je 10 odstotkov obljudenih krajev poskrbelo za 85 odstotkov vseh okužb, kar kaže na to, da bi bila omejitev maksimalnega števila ljudi na določenem območju učinkovita. Še posebej nevarne so restavracije, ki predstavljajo kar trikrat večje tveganje od fitnesov, kavarn in hotelov. Z drugimi besedami, model predvideva učinkovitost omejitve števila ljudi, ki lahko obišče določen prostor, kar bi morali upoštevati tudi pri postopnem ponovnem odpiranju lokacij. Zanimiv pa je tudi podatek, da imajo kraji, ki jih ljudje z nizkimi dohodki raje obiskujejo, višjo stopnjo prenašanja virusa. Ta efekt ni povezan le z dejstvom, da ti ljudje trgovine obiščejo večkrat, pač pa se je izkazalo tudi, da ti ljudje obiskujejo trgovine, kjer je večja gneča, in se v njih zadržijo dlje.
Sara Bertoncelj