הסימולטור – מודל לניהול מדיניות מול הקורונה

הסימולטור – מודל לניהול מדיניות מול הקורונה

התמודדות עם מגפת הקורונה מחייבת קביעת מדיניות ברורה. יש מכלול צעדי מדיניות שניתן לנקוט כדי לאפשר חיים לצד הקורונה.  הפעלה או תזמון שגוי של צעדים אלה עלול לגבות מחיר בחיי אדם, בהיבטים כלכליים ובפרמטרים רבים אחרים.  

אנחנו מאמינים שהגופים השונים שמציעים אסטרטגיות ארוכות טווח מול הקורונה מתבססים על נתונים.  עם זאת, המודלים המתמטיים בהם הם משתמשים ולרוב גם הנתונים שעליהם הם מתבססים, אינם שקופים לציבור.  המודלים הללו מתווכים ע״י מומחים וקוראי הדו״חות יכולים לראות רק את השורה התחתונה.  זו שתומכת במסקנת הדו״ח.  חוסר השקיפות אינו מאפשר שיח מפרה בין מומחים ומול הציבור ואינו מאפשר השוואה נאותה של האופציות השונות על השולחן. 

האם יהיה גל שני? מה תהיה עוצמתו? איך ניתן לבלום?

האמת – לא את הכל יודעים. אבל ככל שעובר הזמן התמונה מתבהרת, וניתן להבין איך הנתונים השונים משתלבים יחד.  בחודשים האחרונים פעלנו ליצירת סימולטור שיאפשר הבנה והשוואה של השפעת צעדי התערבות בטווח קצר וארוך.  הסימולטור הוא תוצר של מאמץ למדל את מגיפת הקורונה בארץ ולהנגיש את המודל לציבור. הוא שקוף מבחינת המודלים והנתונים, והוא זמין לשימוש הכלל. הסימולטור עוזר להבין את השפעת הגורמים השונים, ולתת דגש על איזה מידע יכול לשנות את התמונה.  מטרת הסימולטור היא להנחות בבניית תמהיל נכון של צעדי מדיניות להתנהלות בזמן תקופת הקורונה, תוך דגש על מספר נקודות:

  • שקיפות מלאה: המודל המתמטי, הפרמטרים וכל התוצרים כולל קוד התוכנה פתוחים לציבור.  כל אחד יכול להוריד את הסימולטור ולבחון את השפעת הפרמטרים השונים.
  • זמינות: המודל נגיש בעזרת ממשק גרפי.  לא נדרשת מומחיות או התקנת מוצר ייחוד כדי להפעילו.
  • צוות משותף של מתמטיקאים, אפידמיולוגים ומתכנני מדיניות.  עם זאת, אין בצוות מומחים באפידמיולוגיה מתמטית.

מה הכלי נותן ומה הוא לא?

הממשק הגרפי מאפשר חקירה פשוטה של מרחב האפשרויות, תוך קבלת תחושה בלתי אמצעית על אופן ההשפעה של צעדים שונים על תוצאות ארוכות טווח בפרמטרים שונים.  עם זאת, הכלי במתכונת הנוכחית אינו מכיל רכיבים סטטיסטיים, הוא אינו עורך ניתוח רגישות ואינו מציג ברי שגיאה.  ככזה הוא כלי נוח לבחינה והשוואה של צעדי מדיניות שונים ולסימון אפשרויות מובילות. הוא אינו מהווה תחליף לבחינה מעמיקה יותר של האפשרויות המסתמנות.

אז מה השורה התחתונה?

מעדיפים לבחון ולהסיק מסקנות לבד? אנחנו מזמינים אתכם להתנסות לבד עם הסימולטור ולהבין איך הפרמטרים השונים משפיעים על התפתחות המגפה.  

מתוך הסימולטור עולים שני פרמטרים בעלי השפעה מרחיקת לכת על התפתחות המגפה:

    1. שיתוף הפעולה וציות של הציבור להנחיות. ציות הציבור להנחיות משפיע באופן גורף על יעילות כל צעדי המדיניות שנבדקו.  הסימולטור מראה לדוגמא, שהעלאת אחוז הציות של הציבור ב- 10% יעיל כמו בידוד כל בני  ה- 70 ומעלה למשך שלושה חודשים והרבה יותר יעיל מסגירת מערכת החינוך למשך ארבעה חודשים.  הסימולטור מראה שגם בתנאים אופטימליים, ללא ציות מאוד גבוה, מערך האיתור והבידוד שמטרתו לקטוע שרשראות הדבקה לא יהיה יעיל מספיק כדי לבלום התפרצות.  היות ולא ניתן לנסח תקנה (הגיונית) לכל סיטואציה ולא ניתן לאכוף כל תקנה, נדרש שיתוף פעולה של הציבור מעבר לציות עיוור.
    2. אחוז הלא מאומתים. קיימת אי-ודאות לגבי אחוז הנדבקים הלא מאומתים או מספר המחלימים הלא ידועים.  הוועדה המייעצת למל״ל פעלה תחת הנחה שמרבית הנדבקים זוהו, כלומר סדר גודל של 0.2% מהאוכלוסייה נושא נוגדנים למחלה.  סקר סרולוגי ראשון בארץ מצביע על אחוז גבוה משמעותית, בסדר גודל של 2%.  אחוז הלא-מאומתים משפיע דרמטית על נתוני התחלואה.  הסימולטור מראה בנוסף שיעילותו של מערך איתור ובידוד שמטרתו לקטוע שרשראות הדבקה פוחתת מאוד ככל שאחוז הלא מאומתים גבוה יותר, ושבתרחיש סביר מערך כזה לא יהיה יעיל מספיק כדי לבלום התפרצות.

לפירוט ותובנות נוספות, ראו פרסום באתר הקבינט האזרחי.

הצצה לסימולטור והתנסות בו

Screen shot of simulator

הורדה והתקנה

איך הסימולטור עובד?

המודל המתמטי שהסימולטור מריץ הוא מודל מבוסס אוכלוסייה (SIR) עם חתכי גיל.  הפוסט הזה מציג את בסיס המודל.
ניתן לצפות גם בהצגת הסימולטור במפגש של האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה (ההרצאה בעברית).

המסמך הבא מפרט את מקור פרמטרים ברירת-מחדל למודל.

התיעוד המתמטי זמין ב Mathematical documentation.

רגע, מודלים מבוססי אוכלוסייה הם לא אותם מודלים עם השגיאה הענקית?

זו שאלה במקום, לכל מודל יש מגבלות וחשוב להכיר את המגבלות של הסימולטור.  הפוסט הזה עוסק ביכולת החיזוי של המודל ובמגבלות נוספות שלו.  

מה המודל לא לוקח בחשבון?

המון דברים, יש לא מעט נושאים שאנחנו לא מתייחסים אליהם – המודל לא לוקח בחשבון מפיצי-על או אפשרות של יכולת הדבקה פחותה של א-סימפטומטים.  הוא גם לא לוקח בחשבון תגובה דינמית של הציבור בהתאם למצב המגפה.  אין התייחסות לאספקטים גיאוגרפיים או סוציולוגיים, אין התייחסות להשפעות של טיסות נכנסות, והרשימה ממשיכה.

הגרסה הנוכחית של הכלי מאפשרת לחקור רק צעדי מדיניות ארציים. זה לא אומר שאופי התפשטות המגפה הוא ארצי ולא מאופיין, נניח, במוקדים בודדים.  זה וודאי לא אומר שאין מקום לצעדי מדיניות מקומיים כמו סגר מקומי על שכונה או עיר.

כל מודל הוא קירוב.  מודל מוצלח הוא בדרך כלל המודל הפשוט ביותר שעונה על השאלות שהוא נועד לענות עליהן, ולאו דווקא המודל המורכב ביותר.  למיטב הבנתנו, המודל הנוכחי עם הרכיבים שנכללו בו מאפשר לבחון ולהשוות השפעות של צעדי מדיניות.  עם זאת, למרות שבסוף יש משוואות – תהליך מידול הוא לא מדע מדויק.  אנחנו מעדיפים לחשוף ולפתוח לדיון את מגבלות המודל השונות במקום להסתיר אותם.

מי בצוות?

Simulator Team

צוות הטכניון כולל את פרופ׳ ניר גביש וד״ר לידיה פרס-הרי מהפקולטה למתמטיקה, וכן את פרופ׳ עמרי ברק מהפקולטה לרפואה ע״ש רפפורט.  כולם חברים בתוכנית הבין-יחידתית למתמטיקה שימושית בטכניון.  בנוסף סייעו איתמר מנוחין, בוגר תוכנית רוטשילד טכניון למצוינים וכעת סטודנט לתואר שני באונ׳ ת״א וכן פרופ׳ רם בנד מהפקולטה למתמטיקה.

צוות הפיתוח כולל גם את פרופ' תמי שוחט, רופאה מומחית בבריאות הציבור, ששרתה עד לאחרונה כראשת המרכז לבקרת מחלות במשרד הבריאות, וד"ר גל אלון, ראש מיזם הקבינט האזרחי שהקים בעבר את מערך תכנון המדיניות בממשלה. עוד שותפים בועז בריגר, יזם ומתמטיקאי, ליהיא פרידמן, מרצה ומנהלת תכנית המצטיינים באסטרטגיה וקבלת החלטות בבי"ס לאודר לממשל, דיפלומטיה ואסטרטגיה במרכז הבינתחומי הרצליה, וכן את אופק מושקט, סטודנט לתואר ראשון בתכנית.   

יפה, אפשר לעזור?

נשמח לדבר עם סטודנטים או חוקרים שמעוניינים להשתלב.

אנחנו שוקלים לשדרג את הממשק וממש מחפשים מפתח/ת ווב ומעצב/ת גרפי.  

יש לי שאלה, הערה או הארה…

כאן זה המקום עבורכם לשאול, להעיר ולהציע

כתובת למשלוח אימיילים: simulator@technion.ac.il 

 

לקבלת עדכונים על התקדמות הסימולטור