2. Назначение и виды математического моделирования: описательная математическая модель и вероятностная модель.

Математическая эпидемиологическая модель - это формализованное описание основных черт распространения болезни, отражающее качественные и количественные соотношения ведущих факторов и движущих сил эпидемического процесса. Математическая модель воспроизводит некоторую теоретическую форму развития эпидемического процесса в целом или отдельных его проявлений (сезонность, очаговость, особенности заболеваемости в различных группах населения, распространение по территории и т. п.). Использование метода математического моделирования ранее имело название «количественная эпидемиология».

Математическое моделирование всегда носит условный характер. Иными словами, математическая модель эпидемического процесса всегда описывает его упрощенно, лишь с определенной степенью приближения к действительности.

Основная цель использования метода – прогнозирование развития эпидемического процесса при различных заданных переменных. Существует множество математических моделей, с большей или меньшей степенью достоверности описываемых ход развитии эпизоотического и эпидемического процесса при различных инфекционных (паразитарных) болезнях.

Среди математических моделей эпидемического процесса различают описательные и вероятностные.

Описательная математическая модель имеет основной целью в сжатой и наглядной форме охарактеризовать внешне наблюдаемую реальную эпидемиологическую ситуацию. Так, рассматривая детали изменения ситуации, можно определить основное направление движения этой ситуации во времени, по территории или среди различных групп населения.

Вероятностная модель, в отличие от описательной, преследует цель не только описать характер, но и в определенной мере вскрыть механизм распространения инфекции во времени, пространстве или среди различных групп (контингентов) населения.

Эпидемический процесс представляет собой сложное, непрерывно изменяющееся, многофакторное явление. В многообразном взаимодействии подвижных и широко варьирующих связей наряду с многими существенными и необходимыми возникают менее существенные, случайные связи и действуют случайные факторы. Это обстоятельство лежит в основе понимания эпидемического процесса как вероятностного явления. Например, возникновение заболеваний какой-либо трансмиссивной инфекцией возможно лишь, когда определенные параметры температуры и влажности окружающей среды и другие факторы обеспечат активность кровососущих переносчиков, а донор и реципиент окажутся в условиях, необходимых для реализации механизма передачи возбудителя.

Моделирование всегда исходит из упрощающих допущений о характере описываемого процесса. Основное требование к математической модели (аппроксимационной, аналитической, стохастической или симуляционной) – это воспроизведение существенных связей в эпидемическом процессе с элиминированием связей несущественных, случайных. Чем полнее существенные связи отражены в модели, тем полнее будет ее совпадение с реальным развитием конкретного эпидемического процесса.

Вместе с тем следует учитывать, что моделирование в силу множества обстоятельств (неизбежное упрощение изучаемого процесса, невозможность учета реальных его особенностей в конкретных условиях и, в частности, недоучет влияния на него какого-либо существенного фактора, действующего именно в данных условиях, и др.) не может служить гарантом того, что получаемые при этом результаты абсолютно достоверно отражают закономерности развития реального эпидемического процесса. Поэтому результаты моделирования всегда должны быть соотнесены как с основными положениями теоретической эпидемиологии, так и с особенностями исследуемой нозологической формы болезни, известными из частной эпидемиологии.