हिंदू विवरण | SARS-CoV-2 वायरस की गतिशीलता की भविष्यवाणी करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग कैसे किया जा रहा है? |

अब तक की कहानी: विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग (DST) द्वारा गठित भारत राष्ट्रीय सुपर मॉडल समिति, और हाल ही में गणितज्ञों, कंप्यूटर वैज्ञानिकों और चिकित्सा पेशेवरों से मिलकर घोषणा की कि भारत ने सितंबर में अपना ‘COVID-19 शिखर’ पारित किया था और उस सक्रिय संक्रमण द्वारा SARS-CoV-2 वायरस फरवरी तक ‘न्यूनतम’ स्तर तक गिर जाएगा। एक गणितीय मॉडल की मदद से निष्कर्ष निकाले गए।

‘राष्ट्रीय सुपर मॉडल ’क्या है?

जब मई में DST ने कहा कि उसने महामारी के विकास को ट्रैक करने के लिए एक समूह का गठन किया है, तो उसने ‘सुपरमॉडल’ को एक के रूप में देखा जो मौजूदा गणितीय मॉडल के ‘सर्वश्रेष्ठ’ और इसलिए नाम को एकत्रित करेगा। फरवरी से मार्च तक, जब चीन को छोड़कर दुनिया में हर जगह संक्रमण की संख्या कम थी, वैज्ञानिकों ने गणितीय मॉडलिंग के माध्यम से अपने देशों में महामारी की शुरुआत और पाठ्यक्रम का अनुमान लगाया। विभेदक समीकरणों का उपयोग करना, यह दर्शाता है कि संक्रमण और मृत्यु जैसे कई चर अलग-अलग मापदंडों पर एक दूसरे के संबंध में कैसे भिन्न होते हैं, मोडेलर उस आबादी के अंश का अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं जो समय में एक विशेष बिंदु पर संक्रमित होती है।

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भविष्यवाणियां कैसे हुईं?

उपयोग किए गए मॉडलों में से एक अतिसंवेदनशील-संक्रमित-बरामद (एसआईआर) मॉडल है, जो किसी दिए गए जनसंख्या को तीन समूहों में विभाजित करता है: ‘अतिसंवेदनशील’, ‘संक्रामक’ और ‘पुनर्प्राप्त’। समय के साथ, प्रत्येक समूह के लोगों की संख्या बदल जाती है। ‘अतिसंवेदनशील’ लोगों की संख्या महामारी की शुरुआत में सबसे अधिक है, उदाहरण के लिए, क्योंकि हर कोई जो संक्रमित नहीं है, ज्यादातर मामलों में अतिसंवेदनशील माना जाता है। इस बिंदु पर, संक्रामक व्यक्तियों की संख्या अपने निम्नतम स्तर पर है। समय बीतने के साथ, अतिसंवेदनशील लोगों की संख्या कम हो जाती है, संक्रामक लोगों की संख्या बढ़ जाती है। यह मॉडल मानता है कि किसी भी समय, परिभाषित जनसंख्या में एक व्यक्ति इन समूहों में से एक का हिस्सा होगा।

मॉडल का आउटपुट उस पर निर्भर है जो इसमें खिलाया गया है। शुरुआती महीनों में, वायरस के ऊष्मायन अवधि के बारे में बहुत कम जाना जाता था, प्रजनन संख्या (कितने लोग एक व्यक्ति को संक्रमित कर सकते हैं), यह कितना घातक था, आदि। इसके कारण ओवरसाइम्प्लीफाइड प्रोजेक्शन हो गए।

समय के साथ, डेटा जमा हुआ और मॉडलों में सुधार हुआ। कोल्ड नंबरों की अनुपस्थिति में, मोडेलर्स को यह धारणा बनाने के लिए मजबूर किया जाता है – कितनी जल्दी बीमारी फैलती है, बच्चों के विपरीत वयस्कों की बदलती संवेदनशीलता, उदाहरण के लिए – जो निर्णय और भाग्य का मिश्रण है। ‘सुपरमॉडल’ में एक महत्वपूर्ण अंतर यह था कि इसे स्पर्शोन्मुखता के लिए जिम्मेदार ठहराया गया था।

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प्रमुख निष्कर्ष क्या हैं?

जबकि मॉडलिंग कमेटी एक सात सदस्यीय समूह थी, जो एक वैज्ञानिक पत्र था जिसमें समूह के कार्यों का वर्णन किया गया था और इसमें प्रकाशित किया गया था भारतीय चिकित्सा अनुसंधान जर्नल केवल तीन लेखक हैं – एक चिकित्सक, एक गणितज्ञ और एक कंप्यूटर वैज्ञानिक। मॉडलिंग की कवायद ने इस बात की परिकल्पना करने का भी प्रयास किया कि भारत का केसेलॉड लॉकडाउन के अभाव में क्या होगा, या अगर 23 मार्च के बाद कुछ हफ्तों या एक महीने की देरी हो गई। 25 मार्च को पहला तालाबंदी लागू हुई। यदि कोई लॉकडाउन नहीं होता, तो सक्रिय संक्रमणों की संख्या 14+ मिलियन तक पहुंच जाती और शिखर मई के मध्य तक आ जाता। “1 अप्रैल और 1 मई, 2020 के दो लॉकडाउन समय के बीच थोड़ा गुणात्मक अंतर था। इससे मध्य जून तक 0 और 5 मिलियन सक्रिय संक्रमणों के बीच एक शिखर हो गया था। अगर कोई लॉकडाउन नहीं होता, तो इसके परिणामस्वरूप 2 मिलियन से अधिक मौतें होतीं। दो लॉकडाउन (1 अप्रैल और 1 मई, 2020) के परिणामस्वरूप 0.5-1 मिलियन लोगों की मृत्यु हुई। वर्तमान रुझानों के साथ मौतों की संख्या 0.2 मिलियन से कम होने का अनुमान है, ”लेखक कागज में कहते हैं।

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क्या यह विश्वसनीय है?

भारत की ओर से घोषित किए गए मॉडल की घोषणा के चरम पर होने के लगभग एक महीने बाद की तारीख – 17 सितंबर – जब से राष्ट्रीय कैसलोएड में गिरावट शुरू हुई। सितंबर की शुरुआत में हर दिन लगभग 90,000 मामलों को जोड़ने से, भारत अब रोजाना लगभग 55,000 मामलों को जोड़ रहा है। यह स्पष्ट नहीं है कि, या कितनी बार, गणितीय वक्र जो मॉडल की वृद्धि को दर्शाता है और मामलों की संख्या के शिखर को वास्तविक मामलों की संख्या को फिट करने के लिए समायोजित किया गया है।

लेखकों का कहना है कि इस मॉडल में फरवरी तक महामारी की गिरावट और आभासी बुझाने की उम्मीद है, इस धारणा पर कि सार्वजनिक समारोहों, मास्क पहनने आदि को प्रतिबंधित करने के मौजूदा दिशा-निर्देश जारी हैं, और वायरस को और अधिक संक्रामक जगह बनाने वाले कोई बड़े परिवर्तन नहीं हैं। लेखकों ने एक लोकप्रिय, भीड़-स्रोत डेटाबेस से डेटा पर भरोसा किया है, ‘Covid19india.org’, और स्वीकार करते हैं कि “… उनके मॉडल में प्रमुख सीमा सटीक डेटा की अनुपलब्धता थी”। स्वास्थ्य मंत्रालय के अधिकारी भारत के शिखर को पार करने के बारे में गैर-कमिटेड हैं, लेकिन मानते हैं कि गणितीय मॉडल की योजना के संदर्भ में उनकी उपयोगिता है।

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कैसे महामारी के समान गणितीय मॉडल किराए पर लिया है?

यूनाइटेड किंगडम ने बुजुर्गों को छोड़कर, आंदोलन प्रतिबंधों को लागू नहीं करने की नीति अपनाई, और आबादी को ‘झुंड प्रतिरक्षा’ हासिल करने के लिए वायरस को जंगली चलाने दिया। एक महामारी विज्ञान मॉडल के बाद यह बदल गया कि दो में से एक ब्रिटेन ऐसी नीति के साथ मर जाएगा। भारत ने भी अनुमान लगाने के लिए अप्रैल में अल्पविकसित मॉडल पर भरोसा किया महामारी 16 मई तक समाप्त हो जाएगी पहले लॉकडाउन के कारण। जलवायु पूर्वानुमान, इसके विपरीत, जलवायु मॉडलिंग, एक बार प्रचारित, व्यवहार परिवर्तन को प्रभावित कर सकता है, और यह मॉडल की भविष्यवाणी को प्रभावित करता है। यह आंकड़ों में एक मानक कामोद्दीपक से निकला है कि “सभी मॉडल गलत हैं, लेकिन कुछ उपयोगी हैं”। स्वतंत्र आलोचकों ने कहा है कि इस तरह के मॉडल, कम से कम, अगले दो सप्ताह में क्या हो सकते हैं और आगे के महीनों के लिए यह मूर्खतापूर्ण होगा।