forskning.no har tatt en prat med Solveig Engebretsen, en av forskerne i modelleringsgruppa til Folkehelseinstituttet. Vi ville prøve å forstå hvordan de matematiske modellene de bruker faktisk fungerer.
Og ikke minst hvilken verdi slike modeller av covid-19 faktisk har - når det fortsatt er så mye vi ikke vet om hvordan sykdommen sprer seg.
(Foto: UiO)
Etterligner smittespredningen på datamaskinen
Engebretsen forteller at den matematiske modellen de bruker ikke regner ut smittetallet R direkte.
Men tallene forskerne får ut fra modellen, kan plugges inn i en formel som gir smittetallet vi har blitt vant til å høre om under koronapandemien.
- Det er smittetallet R som er mest populært å rapportere ut, så det er det vi oppgir, sier forskeren som er ansatt ved Norsk Regnesentral.
Men hun poengterer at det viktigste med den matematiske modellen ikke nødvendigvis er selve smittetallet R. Derimot er forskernes viktigste mål å lage en god virtuell etterligning av hvordan smitten sprer seg.
For hvis modellen på datamaskinen fanger opp essensen i hvordan smitten sprer seg, kan den brukes til å se inn i fremtiden.
- Noe av det som er viktig, er å kunne gi estimater på hvor mange sykehusinnleggelser det kommer til å bli og hvor mange som vil trenge respiratorbehandling, sier Engebretsen.
Flytter virtuelle nordmenn hver sjette time
Så hvordan fungerer egentlig denne matematiske modellen?
Enkelt sagt handler det om å la smitten gå sin gang i befolkningen - på datamaskinen.
Innenfor hver kommune kan innbyggerne havne i seks smittekategorier, hvor de er smittsomme i tre av dem.
Forskerne skiller nemlig mellom de som har covid-19 med symptomer og de som får sykdommen uten symptomer. Det er fordi en koronainfeksjon med symptomer trolig smitter lettere enn når viruset ikke gir noen symptomer.
For hver kommune har forskerne da en matematisk modell som ser slik ut:
(Figur: Folkeh