Шановні колеги! 
Інформуємо Вас, що, відповідно до Постанови Президії НАН України № 134 від 22 березня 2023 р., на базі Інституту біохімії ім. О.В.Палладіна НАН України розпочинає свою діяльність міждисциплінарний загальноакадемічний семінар у галузі природничих наук «Актуальні питання фізико-хімічної та математичної біології».
Перше засідання семінару відбудеться 21 квітня 2023 р. (п’ятниця) о 10-30 в Актовій залі Інституту (вул. Леонтовича, 9).
З доповіддю «МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПОШИРЕННЯ ВІРУСНИХ ІНФЕКЦІЙ, ДОСВІД АНАЛІЗУ І ПРОГНОЗУВАННЯ ЕПІДЕМІЇ COVID-19 В УКРАЇНІ» виступить член-кореспондент НАН України д.ф.-м.н. проф. БРОВЧЕНКО Ігор Олександрович (Інститут проблем математичних машин і систем НАН України). До цього листа додаю авторські тези доповіді.
Прийняти участь у роботі семінару можна буде й в онлайн-режимі за адресою: meet.google.com/dxo-zywb-ams
Запрошуємо Вас та Ваших колег до участі у роботі семінару.
У подальшому пропозиції щодо виступів з доповідями (тези доповіді – 1-2 стор.) на міждисциплінарному загальноакадемічному семінарі необхідно надсилати на ім’я Костеріна Сергія Олексійовича за електронними адресами:
З повагою - керівник семінару, академік НАН України, професор С.О.Костерін
«МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПОШИРЕННЯ ВІРУСНИХ ІНФЕКЦІЙ, ДОСВІД АНАЛІЗУ І ПРОГНОЗУВАННЯ ЕПІДЕМІЇ COVID-19 В УКРАЇНІ»
Член-кореспондент НАН України д.ф.-м.н. проф.
БРОВЧЕНКО Ігор Олександрович
(Інститут проблем математичних машин і систем НАН України).
Математичні моделі розповсюдження інфекційних захворювань розвиваються вже близько 100 років і є досить різноманітними. Прийняття рішень щодо контрзаходів поширенню вірусних інфекцій вимагають застосування математичних моделей та систем оперативного прогнозу. Результати світових наукових центрів моделювання (CMMID, CDC, WHO, Imperial College, IHME та ін.) мають вагомий вплив на рішення урядів країн та організацій охорони здоров’я. Широкого розповсюдження набули компартментні, статистичні, стохастичні, агентні підходи, нейронні мережі. Математичні моделі можуть враховувати стохастичну природу процесів, віковий та географічний розподіл населення, різну складність та сценарії протікання хвороби. В залежності від мети та наявних даних можна розвивати відповідні математичні інструменти і підвищувати рівень їх складності. Використовуються різні підходи: аналітичні, для швидкого розв'язку, аналізу та розуміння спрощеної задачі; простих числових моделей для оперативних прогнозів, що відповідають за своєю складністю якості статистичних даних; складних моделей, що враховують максимальну кількість процесів, але вимагають тривалої та кропіткої роботи з пошуку та калібрування невідомих параметрів.
Нещодавня епідемія COVID-19 продемонструвала як можливості так і обмеження і складності застосування математичних моделей до реальних прогнозів і підтримки прийняття рішень щодо заходів стримування і запобігання епідемії. В Україні напрямок математичного моделювання до епідемії SARS-CoV-2 був досить слабо розвинений. В лекції буде знайомство з математичними основами простих компартментих моделей. Буде розказано про досвід аналізу та прогнозування епідемії COVID-19 в Україні робочою групою НАНУ. Буде приділено увагу аналізу і особливостям українських статистичних даних, математичній моделі, що розроблена для України та окремих її регіонів, оцінкам реальної кількості перехворівши та надлишкової смертності, пов’язаної з епідемією.