[रिपोर्ट की पूरी पीडीएफ नीचे उपलब्ध है]
महामारी विज्ञान में मॉडलिंग वास्तविकता के लिए एक उपयोगी विकल्प के रूप में काम कर सकती है, क्योंकि अत्यधिक जटिल प्रणालियों में सभी वास्तविक अंतःक्रियाओं को देखना और रिकॉर्ड करना अक्सर असंभव होता है। सिस्टम को समीकरणों या संभाव्यता-आधारित वितरणों की एक श्रृंखला में कम करने का प्रयास करके, ऐसे परिणाम उत्पन्न करना संभव है जो प्रकृति में कुछ स्थितियों के तहत क्या हो सकता है, एक उपयोगी सीमा तक प्रतिबिंबित कर सकते हैं। यह विविध महामारी विज्ञान सेटिंग्स में लंबी अवधि के अवलोकन संबंधी अध्ययन करने की तुलना में कहीं अधिक सस्ता और तेज़ है।
वर्षों के विशाल समानांतर अध्ययनों को कुछ सेकंड के उच्च-शक्ति वाले कंप्यूटिंग में बदलने का आकर्षण स्पष्ट है। हालाँकि, प्रोग्राम के डिज़ाइन और प्रोग्राम को गणना करने के लिए निर्देशित इनपुट मापदंडों दोनों पर पूरी तरह से निर्भर होने के कारण, मॉडल के आउटपुट किसी प्राकृतिक घटना के सिनेमाई रिकॉर्ड की तुलना में मनुष्यों द्वारा चित्रित चित्र के अधिक समान होते हैं। एक द्वि-आयामी पेंटिंग की तरह, यह वास्तविकता का एक उपयोगी अनुमान प्रदान कर सकता है यदि कलाकार ऐसा चाहता है और पर्याप्त रूप से कुशल है। वैकल्पिक रूप से, यह एक ऐसी तस्वीर प्रदान कर सकता है जो दर्शक को ऐसी चीजें देखने के लिए प्रेरित करती है जो प्रकृति में नहीं होती हैं, कुछ पहलुओं को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करती हैं जबकि अन्य को कम करती हैं, जो डिज़ाइन या दुर्घटना से ऐसी भावनाएँ या प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकती हैं जो प्रत्यक्ष अवलोकन से उत्पन्न नहीं हो सकती हैं। महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करते हुए, यह सबसे अच्छा एक मोटा अनुकरण है।
मानव रोग का मॉडलिंग तब और भी जटिल हो जाता है जब इसका उद्देश्य जनसंख्या स्तर पर दुर्लभ घटनाओं की भविष्यवाणी करना होता है, क्योंकि रोग को बढ़ावा देने या कम करने वाली स्थितियाँ और प्रतिक्रियाएँ समय के साथ बहुत बदल जाती हैं। संक्रामक रोग पहले 10 वर्ष की आयु से पहले लगभग आधे बच्चों की जान ले लेते थे, लेकिन अब अमीर देशों में मृत्यु दर अपेक्षाकृत दुर्लभ है, जिसका मुख्य कारण स्वच्छता, रहने की स्थिति, पोषण और एंटीबायोटिक दवाओं का आगमन है। काली मौतसंभवतः बैक्टीरिया के कारण Yersinia pestis, अब बहुत कम संभावना है क्योंकि उन्हें बढ़ावा देने वाली पर्यावरणीय परिस्थितियाँ कम प्रचलित हैं और संक्रमण का इलाज आम एंटीबायोटिक दवाओं से आसानी से किया जा सकता है। वर्तमान स्वास्थ्य जोखिमों की संभावना का अनुमान लगाने के लिए ऐसी ऐतिहासिक घटनाओं पर निर्भर रहना राइट बंधुओं के मूल हवाई जहाज़ के डिज़ाइन के प्रदर्शन के आधार पर आधुनिक हवाई यात्रा की सुरक्षा का अनुमान लगाने जैसा होगा।
कोविड-19 प्रकोप की शुरुआत से ही, और वास्तव में कुछ साल पहले से, प्रकोप और महामारी के जोखिम पर अंतरराष्ट्रीय सार्वजनिक स्वास्थ्य पर अधिक जोर दिया गया है। हालांकि पिछले कुछ समय में संक्रामक रोग मृत्यु दर में समग्र स्थिर वैश्विक कमी के मद्देनजर यह असंगत लग सकता है 30 सालइस चिंता के कारण अभूतपूर्व फंडिंग के लिए अनुरोध किए गए हैं और कई अंतरराष्ट्रीय स्वास्थ्य एजेंसियों का प्रमुख पुनर्निर्देशन किया गया है। लीड्स विश्वविद्यालय में REPPARE परियोजना द्वारा 2024 में प्रकाशित एक रिपोर्ट, घबराहट पर तर्कसंगत नीति, यह प्रदर्शित किया गया कि महामारी की रोकथाम, तैयारी और प्रतिक्रिया (पीपीपीआर) नीति विकास में शामिल कई प्रमुख अंतरराष्ट्रीय एजेंसियों की रिपोर्टों में जोखिम को गलत तरीके से प्रस्तुत किया गया था। इसका एक महत्वपूर्ण कारण स्वास्थ्य देखभाल में प्रगति और रोग के प्रकोप का पता लगाने और रिकॉर्ड करने के लिए तकनीकी प्रगति पर विचार करने में विफलता थी।
कोविड-19 महामारी का तीव्र चरण समाप्त होने के साथ, कई देश अपनी सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रतिक्रिया और भविष्य में महामारी के जोखिम से निपटने की प्राथमिकता और तरीके की समीक्षा कर रहे हैं। विश्व स्वास्थ्य संगठन के सदस्य देश प्रस्तावित पर चर्चा जारी रख रहे हैं महामारी समझौता और की स्वीकृति हालिया संशोधन अंतर्राष्ट्रीय स्वास्थ्य विनियमों के अनुसार। समकालीन रूप से, कई नए पीपीपीआर संस्थान पहले ही स्थापित किए जा चुके हैं, जिनमें एक नया भी शामिल है महामारी कोष, अंतर्राष्ट्रीय रोगज़नक़ निगरानी नेटवर्क, और एक मेडिकल काउंटरमेजर्स प्लेटफार्म, जिनमें से सभी अपने निवेश मामलों और वित्तीय आवश्यकताओं को अद्यतन कर रहे हैं।
मेटाबायोटा द्वारा पूर्वानुमान मॉडलिंग, एक कंपनी जो अब द्वारा अवशोषित है जिन्कगो Bioworksमहामारी के जोखिम और वित्तपोषण बढ़ाने की आवश्यकता पर बातचीत में इसने महत्वपूर्ण योगदान दिया है। यह जी20 उच्च स्तरीय स्वतंत्र पैनल (एचएलआईपी) में जोखिम के आकलन के लिए दो मुख्य स्रोतों में से एक था। रिपोर्ट जून 2021 में, जो जी20 राष्ट्र समूह को सूचित करने में प्रभावशाली था। समर्थन डब्ल्यूएचओ के पीपीपीआर एजेंडे के लिए। पहले संबोधित किया गया द्वारा एक पेपर के आधार पर मॉडल आउटपुट की व्याख्या के बारे में चिंताएं मीडोज एट अल. (2023) जिसमें मेटाबायोटा (जिन्कगो बायोवर्क्स) लेखकत्व शामिल है। जिन्कगो बायोवर्क्स ने अब एक अधिक विस्तृत रिपोर्ट कोविड-19 पर न्यूजीलैंड रॉयल कमीशन से सीखे गए सबक – महामारी और सर्वव्यापी महामारी की संभावना वाले रोगाणुओं से भविष्य में होने वाली अनुमानित मृत्यु दर - जिसे आगे चलकर बायोवर्क्स रिपोर्ट कहा जाएगा।
बायोवर्क्स रिपोर्ट का उद्देश्य मानव स्वास्थ्य के लिए महामारी और महामारियों के खतरे की भविष्यवाणी करना है। जोखिम का अनुमान कम्प्यूटेशनल महामारी विज्ञान और चरम घटनाओं के मॉडलिंग सिमुलेशन के माध्यम से लगाया जाता है, ताकि श्वसन संबंधी बीमारियों, विशेष रूप से महामारी इन्फ्लूएंजा, नोवेल कोरोनावायरस और वायरल रक्तस्रावी बुखार (वीएचएफ) से होने वाली “कम आवृत्ति, उच्च गंभीरता” वाली महामारियों और महामारियों से मृत्यु दर का अनुमान लगाया जा सके।
पूर्वानुमानित प्रकोपों की सापेक्ष आवृत्ति और आकार बायोवर्क्स रिपोर्ट से नीचे दिए गए ग्राफ़िक में देखा जा सकता है। जबकि लगभग सभी घटनाएँ अपेक्षाकृत कम मृत्यु दर वाली होती हैं, जैसा कि पुष्टि की गई प्राकृतिक उत्पत्ति की सभी आधुनिक महामारियाँ रही हैं, औसत वार्षिक 'अपेक्षित' मौतों का मुख्य चालक दुर्लभ लेकिन विशाल घटनाओं से प्राप्त होता है, जिसका आकार दुनिया ने आधुनिक चिकित्सा के विकास के बाद से नहीं देखा है।
बायोवर्क्स रिपोर्ट का निष्कर्ष है कि इन तीव्र श्वसन प्रकोपों के कारण हर साल औसतन 2.5 मिलियन मौतें होती हैं (केवल महामारी इन्फ्लूएंजा के लिए 1.6 मिलियन)। कई लोगों को ये नतीजे अविश्वसनीय लगेंगे। एक सदी में इतनी वार्षिक इन्फ्लूएंजा मृत्यु दर कभी नहीं रही है, और केवल दो बार पिछली सदी में1957-8 और 1968-9 में मृत्यु दर उस स्तर तक पहुँची जो मॉडल बताता है कि औसत है। डब्ल्यूएचओ का मानना है कि कोविड-19 को अगर प्राकृतिक प्रकोप के रूप में शामिल किया जाए तो तीन वर्षों में इसकी मृत्यु दर सात मिलियन से थोड़ी ज़्यादा है।
वी.एच.एफ. के लिए, रिपोर्ट में वैश्विक स्तर पर औसतन 26,000 और उप-सहारा अफ्रीका में 19,000 का अनुमान लगाया गया है। यह किसी भी वर्ष में पहले दर्ज किए गए आंकड़ों से अधिक है। हाल के इतिहास में सबसे बड़ा, 2014 का इबोला प्रकोप, सिर्फ़ 11,325 लोगों की मृत्युऐसा अनुमान है कि रक्तस्रावी बुखार से प्रत्येक 100,000 वर्ष में मृत्यु दर 25 से अधिक हो जाएगी, जिसकी संभावना 48% है, एक ऐसी घटना जो मानव इतिहास में शायद पहले कभी नहीं घटी होगी।
दो बड़ी चूकें इन नतीजों की ओर ले जाती हैं। सबसे पहले, मॉडल पिछले कई सौ सालों में समाज और चिकित्सा में आए बदलावों को नज़रअंदाज़ करता है, जिसकी वजह से औसत वैश्विक जीवन प्रत्याशा 30 वर्ष से कम आयु से बढ़कर 70 वर्ष से अधिक हो गई है, तथा कुछ धनी देशों में 80 वर्ष से अधिक हो गई है (नीचे देखें)। इस प्रकार, प्लेग (वाई। पेस्टिस), और खराब स्वच्छता से जुड़ी हैजा और टाइफस जैसी बीमारियों के बारे में माना जाता है कि उनमें पुनरावृत्ति दर और परिमाण बड़े पैमाने पर ऐतिहासिक प्रकोपों के लिए प्रासंगिक है। 1918-19 में स्पैनिश इन्फ्लूएंजा के कारण काफी मौतें हुईं द्वितीयक जीवाणु संक्रमणआधुनिक एंटीबायोटिक दवाओं के आगमन के बाद से इनके दोबारा होने की संभावना बहुत कम हो गई है।
दूसरा, मॉडल पीसीआर, पॉइंट-ऑफ-केयर एंटीजन और सीरोलॉजी परीक्षण और आनुवंशिक अनुक्रमण जैसे आधुनिक निदान के आगमन और ऐसी जानकारी को रिकॉर्ड करने और संचारित करने की बेहतर क्षमता को ध्यान में रखने में विफल रहता है। इस प्रकार, यह माना जाता है कि रिपोर्टिंग में वृद्धि प्रकोप आवृत्ति में वास्तविक वृद्धि को दर्शाती है, न कि बड़े पैमाने पर पता लगाने की बेहतर क्षमता को दर्शाती है। फिर मॉडल भविष्य के वर्षों में इस वृद्धि की निरंतरता मानता है।
पिछले 100 वर्षों में चिकित्सा में हुए भारी बदलावों और निरंतर जारी स्थिरता को देखते हुए कमी संक्रामक रोग मृत्यु दर में, मॉडल की भविष्यवाणियों के अंतर्गत आने वाली धारणाएँ अविश्वसनीय लगती हैं। जबकि चिकित्सा में भविष्य की प्रगति को मापना मुश्किल है, यह मान लेना उचित लगता है कि पिछली शताब्दी में स्वच्छता प्रथाओं, पोषण, आवास, निदान, एंटीबायोटिक्स और टीकों में प्रगति भविष्य के वर्षों में जोखिम के और अधिक शमन के साथ जारी रहेगी। जबकि रोगाणुरोधी प्रतिरोध हो सकता है, यह मुख्य रूप से महामारी से अधिक स्थानिक संक्रमणों के लिए एक समस्या है, और रोगाणुरोधी प्रतिवाद में प्रगति जारी रहेगी।
इस प्रकार की मॉडलिंग नीति विकास में अत्यधिक प्रभावशाली हो गई है। जैसे-जैसे कंप्यूटिंग शक्ति बढ़ती है, यह सोचना लुभावना होता है कि पूर्वानुमान सटीकता बढ़ती है। हालाँकि, अवास्तविक मान्यताओं और इनपुट मापदंडों वाला मॉडल कम समय में ही अविश्वसनीय परिणाम प्राप्त कर लेता है।
एक अकादमिक अभ्यास के रूप में, मॉडलिंग गंभीर शोध द्वारा उत्तर दिए जाने वाले प्रश्नों को उठाने में सहायता कर सकती है। फिर भी, जब इसे गलत तरीके से लागू किया जाता है और नीति के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में अत्यधिक महत्व दिया जाता है, तो यह वित्तीय और मानव संसाधनों को वास्तविक बीमारी के बोझ से हटाकर नकली बीमारियों की ओर मोड़ने का जोखिम उठाता है। इसका परिणाम मृत्यु दर में वृद्धि होगी, क्योंकि वर्तमान में उच्च बोझ वाले स्थानिक संक्रामक रोगों के परिणाम जैसे कि मलेरिया और क्षय, आधिकारिक विकास सहायता (ODA, या 'विदेशी सहायता') की उपलब्धता पर अत्यधिक निर्भर रहते हैं। स्वास्थ्य परिणामों में सुधार के लिए मौलिक पोषण सहायता के लिए ODA में पिछले चार वर्षों में 20% की गिरावट आई है। यहाँ चर्चा की गई एक सहित पूर्वानुमानों के आधार पर, कोविड-पूर्व ODA का लगभग 50% महामारी की तैयारी और प्रतिक्रिया के लिए प्रस्तावित है। इससे अन्यत्र आवश्यक हस्तक्षेप कम हो जाएगा।
तकनीकी प्रगति ने संक्रामक रोगों में कमी लाने में योगदान दिया है, जिसमें महामारी मृत्यु दर भी शामिल है। मॉडल के अनुचित उपयोग के माध्यम से प्रौद्योगिकी का दुरुपयोग इनमें से कई महत्वपूर्ण लाभों को नष्ट कर सकता है। सादृश्य से, हम कैनवास विंग कवर के फटने की संभावना के आधार पर ट्रांस-अटलांटिक हवाई यात्रा से बचने की संभावना का आकलन नहीं करते हैं। न ही हमें मध्ययुगीन चिकित्सा के युग के आधार पर भविष्य की महामारियों से बचने की संभावना का आकलन करना चाहिए।
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पूरी रिपोर्ट यहां पाई जा सकती है: https://essl.leeds.ac.uk/downloads/download/254/when-models-and-reality-clash-a-review-of-predictions-of-epidemic-and-pandemic-mortality
महामारी जोखिम और महामारी की तैयारी और प्रतिक्रिया एजेंडे के लिए वित्तपोषण पर REPPARE रिपोर्ट यहां हैं: https://essl.leeds.ac.uk/directories0/dir-record/research-projects/1260/reevaluating-the-pandemic-preparedness-and-response-agenda-reppare
ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
पुनर्मुद्रण के लिए, कृपया कैनोनिकल लिंक को मूल पर वापस सेट करें ब्राउनस्टोन संस्थान आलेख एवं लेखक.