79. Czy modele matematyczne pandemii są wiarygodne?

Najkrótsza możliwa odpowiedź brzmi: Tak. Dłuższa: Zdecydowanie tak. Jeszcze dłuższa: Zdecydowanie tak, ale…

Kiedy wczesną wiosną 2020 r. jasne już było, że Covid-19 to nie tylko chiński problem, wyniki symulacji komputerowych rozwoju pandemii przeprowadzone w Imperial College London i Harvard University przyjmowano z niejakim niedowierzaniem. Wygenerowane wykresy przedstawiały liczby zachorowań – fale początkowo wysokie, potem niższe, bo tłumione przez kolejne blokady państw i gospodarek. Wydawało się niemożliwe, że problem okaże się tak uporczywy, że tak trudno będzie definitywnie stłumić pandemię. Matematycy i epidemiolodzy zza swoich komputerów wysyłali jednak jasny sygnał: pandemia będzie wracać cyklicznie, w rytm lockdownów, aż do chwili, gdy ludzkość osiągnie odporność zbiorową (najlepiej z pomocą szczepionki, która wtedy – rok, czyli wieczność temu – pozostawała jeszcze w sferze marzeń). I tak się właśnie stało. Ludzi zamykano w domach, kiedy liczba łóżek na oddziałach intensywnej terapii niepokojąco rosła, uwalniano, kiedy malała. Społeczeństwa żyły od jednego krótkiego okresu „normalności” do kolejnego. Subtelniejsze metody zawodziły.

Ale modele nie są zapisem przyszłości. Pomagają zrozumieć zasadnicze cechy zjawiska, jakim jest pandemia oraz wpływ restrykcji na jej przebieg. To niezwykle wydajne i wiarygodne generatory różnych możliwych scenariuszy. Działają trochę jak numeryczne prognozy pogody, z jedną zasadniczą różnicą. Adam Kucharski, epidemiolog z London School of Hygiene and Tropical Medicine, który wielokrotnie wypowiadał się dla POLITYKI, tłumaczy: – Prognozy pogody nie zmieniają pogody, a modele pandemii mogą jednak wpływać na działania. Do pewnego stopnia jest więc tak, że jeśli modele przepowiadają katastrofę, to prawie nigdy nie okażą się prawdziwe – bo będą stymulowały ludzi do aktywności.