Istraživači sa Institute of Technology u Masačusetsu (MIT) razvili su način korišćenja monitora ugljen-dioksida kako bi pomogli u proceni rizika od dobijanja covid 19 i drugih bolesti koje se prenose vazduhom u skoro realnom vremenu. Kažu da bi to moglo pomoći u praćenju sve većeg rizika prenošenja u zatvorenim prostorima, poput škola i kancelarija, a takođe bi moglo postaviti temelje za sisteme za praćenje kvaliteta vazduha u budućnosti. Takvi sistemi mogu predvideti stope prenošenja zaraznih bolesti poput covid 19 ili sezonskog gripa, i raditi zajedno sa ventilacionim sistemima za prilagođavanje vazduha u zgradama kako bi rizik od prenošenja bio što niži.
Matematički model za procenu vremena potrebnog da se neko zarazi kada deli prostor
Istraživanje se nadovezuje na rad istih autora, objavljeno ranije ove godine, koje je dalo vodič za rizik od prenosa vazdušnim putem u različitim zatvorenim okruženjima. Koristeći podatke iz događaja super-širenja, oni su izradili matematički model koji je procenio prosečno vreme potrebno da se neko zarazi kada deli prostor sa nekim ko ima covid 19. Iz toga su izradili bezbednosne smernice, postavivši ograničenja za vreme provedeno u zajedničkim prostorijama, i prilagodili ih faktorima uključujući veličinu sobe, broj zaraženih i osetljivih ljudi, šta su radili i da li su koristili ventilaciju i maske. Tim istraživača uspeo je da izrazi istu bezbednosnu smernicu u smislu koncentracije ugljen-dioksida u vazduhu, nešto što se lako može izmeriti pomoću jednostavnih, lako dostupnih monitora.
40 parametara daje procenu koliko je virusa prisutno
Istraživači kažu da postoji veliki broj dokaza da se virus koji izaziva covid 19 uglavnom prenosi kapljicama u vazduhu, koje udišu zaražene osobe. Merenje CO2 prati koliko ljudi izdišu vazduh i brzinu kojom se on uklanja ventilacijom. Naučnici su ta merenja uporedili sa tri modela, koji posmatraju dinamiku gasa, zaraznih aerosolnih kapljica koje prenose virus i prenošenje bolesti. Naglašavaju da koncentracije CO2 i patogena u zraku nisu strogo povezane, jer na količinu virusa u zraku utiču brojni faktori, uključujući i upotrebu maski za lice.
Stoga njihov model uzima u obzir i druge varijable koje uključuju ne samo maske, već i ventilaciju, upotrebu filtracije vazduha, nivoe aktivnosti i broj ljudi koji će verovatno biti zarazni ili podložni infekciji u različitim fazama pandemije. Ukupno, više od 40 parametara ulazi u model i daje procenu koliko je virusa prisutno, a samim tim i rizika od infekcije, u skoro realnom vremenu. Ovo se izražava kao reproduktivni broj u zatvorenom prostoru, koji predstavlja koliko se lako virus prenosi na druge, pod pretpostavkom da se u prostoriji nalazi veliki broj zaraznih ljudi. Ovo se vremenom menja i istraživači ga koriste kao meru bezbednosti – pod uslovom da broj ostane ispod određenog nivoa, kako bi ljudi mogli da nastave da dele prostor.
Faktori koji povećavaju ili smanjuju opasnost
Radi jednostavnosti, model pretpostavlja da je glavni izvor ugljen-dioksida u prostoriji dah ljudi i da je vazduh „dobro izmešan“, što znači da je koncentracija CO2 ista svuda u prostoriji. Iako u tome mogu postojati izuzeci, na primer kada neko kine, istraživači kažu da je ta pretpostavka potkrepljena podacima iz kompjuterskih simulacija i iz događaja u stvarnom svetu i da se očekuje da će biti posebno dobra kada su ljudi u prostoriji maskirani. Ovo je uključivalo dve demonstracije koje su vodili na MIT, jednu u maloj kancelariji sa dve osobe, a drugu u sali za predavanja sa 12 ljudi. Praćene su koncentracije CO2, zajedno sa brojem ljudi i da li razgovaraju ili se kreću.
Demonstracije su pokazale da je moguće pratiti teoretski reproduktivni broj i takođe su istakle faktore koji povećavaju ili smanjuju opasnost. To uključuje uticaj nošenja maski, što je dramatično povećalo vreme koje ljudi mogu da dele u prostoru a da se reproduktivni broj ne popne iznad bezbednosne granice. Filtracija je takođe povećala vreme potrebno za prekoračenje bezbednih granica, ali u znatno manjoj meri.
Alat za donošenje odluka o zatvranju škola i preduzeća
Istraživači priznaju da napravljene pretpostavke i nesigurnosti u vezi sa mnogim parametrima u modelu, kao što su koncentracija virusa u kapljicama daha i relativna podložnost različitih grupa infekciji, ograničavaju tačnost njihovih smernica. Nadaju se da će se ove neizvesnosti smanjiti kako se analizira više podataka o događajima širenja u stvarnom svetu. Kako kažu pokazali su, kako navode, kako se može koristiti zajedno sa njihovim bezbednosnim smernicama za procenu tog rizika i nadaju se da će informisati lične i političke odluke o zatvaranju i ponovnom otvaranju zatvorenih prostora, poput škola i preduzeća. Zajedno sa programerom aplikacija, Khan, istraživači su sada učinili svoj model dostupnim kao mrežni alat, kako bi pomogli ljudima da smanje rizik za sebe i druge u različitim okruženjima u zatvorenom prostoru.
