Dit blogje is een heel theoretisch blog. De data zelf is weinig waard, maar wel illustratief. Maar voor de nerds onder ons wel interessant. Vrijwel de meeste virus-verspreidingsmodellen bestaan uit relatief simpele wiskunde. Op deze Wikipedia pagina kan je dat zien. De theorie achter verspreiding van virussen is al meer dan 20 jaar oud.

Het gaat vrijwel altijd om set van ODE, of te wel Ordinairy Differential Equations, dit zijn gekoppelde vergelijkingen waarbij de verandering  per tijdseenheid (“Rate” in Engels) van diverse parameters bepaalt hoe het tijdsverloop van die parameters is. Elke beta-geschoolde ingenieur aan een technische universiteit in Nederland kan dergelijke berekeningen maken. Ik zou zeggen “poepsimpele” wiskunde.

De laatste maand(en) hoor je veel over flatten the curve. De grafieken die dan vaak getoond worden zijn vrijwel altijd simulaties van het zg. SIR model. Het SIR-model is een soort compartimenteel model dat de dynamiek van infectieziekten beschrijft. Je vraagt je misschien af waarom het het ‘compartimentele model’ wordt genoemd en het antwoord is ook simpel: Het model verdeelt de populatie in compartimenten. Elk compartiment heeft naar verwachting dezelfde kenmerken. SIR vertegenwoordigt de drie compartimenten gesegmenteerd door het model.

• Vatbaar (Susceptible)
• Besmettelijk (Infectious)
• Hersteld (Recovered

Vatbaar is een groep mensen die kwetsbaar zijn voor blootstelling aan besmettelijke mensen. Ze kunnen geduld hebben als de infectie plaatsvindt. De groep besmettelijkevertegenwoordigt de geïnfecteerde mensen. Ze kunnen de ziekte doorgeven aan gevoelige mensen en kunnen in een bepaalde periode worden hersteld. Herstelde mensen krijgen immuniteit zodat ze niet meer vatbaar zijn voor dezelfde ziekte. SIR-model is een raamwerk dat beschrijft hoe het aantal mensen in elke groep in de loop van de tijd kan veranderen.

Zoals jullie zien bevat het SIR model niet:

• Dood gaan (wat bij Corona voor ongeveer 0,9% van de populatie geldt)
• Het verschil tussen geen klachten, wel klanten, ernstig ziek en IC-ziek.
• Mutaties van het virus
• Effect van politieke maatregelen en hoe de overheid daarop reageert.
• Verschil in leeftijd op ‘vatbaarheid’ en ‘dood’, etc.

Kortom het SIR model is leuk ter illustratie en misschien zelfs als communicatie-tool, maar eigenlijk veel te simpel om Corona mee te ‘voorspellen’. Ik heb op internet iemand gevonden die geprobeerd heeft om Corona-data te gebruiken om het model te kalibreren. En zonet heb ik het SIR Model ook op internet gezet, je kunt er zelf mee spelen. Kijk ook onderaan deze pagina.

Het doet me wel de volgende vraag opwerpen, welke modellen worden er door overheidsinstanties gebruikt? Ik stel daarom de open vraag (en hoop dat iemand antwoord kan geven hierop:

• Welk model gebruikt RIVM, en is dat een openbaar model of niet.
• Welk model (of modellen) gebruikt Imperial Collage?

De laatste vraag lijkt gek, maar ik denk dat ze bij Imperial Collage een van de beste expertise groepen ter wereld hebben. Hun richtlijnen zijn uitgebreid en helder omschreven. En hun wetenschappelijke rapportages daar ga ik in een ander blog nog eens uitgebreid aandacht aan besteden. Prof. Neil Ferguson is daar de held. Ik hoop dat het RIVM een dagelijkse hotline heeft met Prof. Ferguson.

Hieronder staat het SIR-model ook live: