🦠 Динаміка Епідемій

β (передача)

γ (одужання)

σ (інкубація)

Вакцинація %

Карантин %

Швидкість

R₀ = 0.0

Базове репродуктивне число

Сприйнятливі

Зазнали впливу

Хворі

Одужали

Сприйнятливі

Зазнали впливу

Хворі

Одужали

Вакциновані

← Час →

🦠 Динаміка Епідемій — Модель SEIR

Одна інфікована людина в місті. Скільки захворіє? Коли досягне піку хвиля? Модель SEIR — Susceptible (сприйнятливі), Exposed (контактні), Infectious (заразні), Removed (одужалі) — математичний двигун за кожною реакцією охорони здоров'я, від грипу до COVID-19.

🔬 Що демонструє

Модель ділить популяцію на чотири відсіки, пов'язані диференціальними рівняннями. Ключовий параметр — R₀ (базове репродуктивне число): інфекції зростають при R₀ > 1, зникають при R₀ < 1. Колективний імунітет вимагає частку 1 − 1/R₀ популяції бути імунною.

🎮 Як використовувати

Регулюйте Швидкість передачі β, Швидкість одужання γ та Інкубаційний період σ і спостерігайте, як змінюється крива епідемії. Встановіть вакцинацію для перетину порогу колективного імунітету. Живий графік показує кожен відсік у часі.

💡 Чи знали ви?

Під час спалаху Еболи у Західній Африці 2014 року моделі з R₀ ≈ 1.5–2 передбачали експоненційне зростання. Втручання ВООЗ, які зменшили β на 50%, були достатні для придушення епідемії. Різниця між R₀ = 1.1 та 0.9 — це різниця між пандемією та зникненням вірусу.