O matematiki širjenja SARS CoV-2

Študentska organizacija Zdravstvene fakultete (Pacienti) v sodelovanju s Študentsko organizacijo Fakultete za matematiko in fiziko (ŠO Mafija) organizira poučno in zelo aktualno ONLINE predavanje O matematiki širjenja SARS CoV-2. Za izvedbo predavanja smo se odločili, ker vemo, da je zadnje leto minilo predvsem v znamenju tega zahrbtnega virusa, ki je prav vsakemu izmed nas prekrižal načrte. 

O predavanju: Na predavanju bomo spoznali osnovne matematične zakonitosti širjenja nalezljivih bolezni v populaciji. Predstavljeni bosta dve ključni količini, ki ju najpogosteje omenjamo pri spremljanju dinamike širjenja koronavirusa in drugih podobnih nalezljivih bolezni: podvojitveni čas in reprodukcijsko število. 

V nadaljevanju bodo predstavljeni standardni matematični epidemiološki modeli s katerimi bomo poskušali z matematičnega stališča razložiti posamezne ključne dejavnike, ki vplivajo na dinamiko širjenja nalezljivih bolezni. Spoznali bomo, kateri so ključni dejavniki sploščevanja osnovnih epidemioloških krivulj, kako lahko s posameznimi ukrepi vplivamo na potek širjenja epidemije, kako več različno rizičnih skupin vpliva na širjenje nalezljive bolezni in nenazadnje, kako s cepljenjem nižamo pojavnost bolezni v populaciji. 

V tretjem delu bo predstavljen razširjeni oddelčni model SEIR, ki je bil razvit za spremljanje epidemije v Sloveniji in je v operativni uporabi že od začetka epidemije. Na primeru COVID-19 si bomo ogledali, kako lahko z epidemiološkimi modeli razumemo in napovedujemo razvoj epidemije ter ocenjujemo vpliv ukrepov za njeno zajezitev. 

Predaval nam bo izr. prof. dr. Janez Žibert, ki je zaposlen na Zdravstveni fakulteti Univerze v Ljubljani in na Univerzi na Primorskem. Po osnovni izobrazbi je matematik z doktoratom iz elektrotehnike. Raziskovalno se ukvarja s statistiko in statističnim modeliranjem, obdelavo signalov in strojnim učenjem. Z matematičnim modeliranjem COVID-19 v Sloveniji se ukvarja od samega pojava bolezni v Sloveniji. S svojimi epidemiološkimi modeli aktivno sodeluje pri COVID-19 Sledilnik-u.