Ko matematika in fizika srečata medicino

 zato so se začela oblikovati spletna mesta, ki skušajo predstaviti resnost situacije, v kateri smo se znašli. V začetnih tednih po prvem odkritem primeru je bilo poročanje skopo in v neprimerni obliki za nadaljnjo avtomatizirano računalniško obdelavo. Po mesecu dni se je stanje že dodobra formaliziralo. S podatki tako razpolagajo in jih delijo na vladi (portal GOV.SI), NIJZ, v EU pa npr. ECDC. Prihaja tudi do nekonsistentnosti v poročanju med različnimi organizacijami. Namen projekta Alpaka je vizualizacija z namenom objektivnega poročanja stanja zainteresirani javnosti. Navkljub temu lahko obiskovalci grafe in krivulje hitro napačno interpretirajo. Uradno zavedeno število potrjenih okužb je namreč odvisno od števila testiranj in še od mnogih drugih dejavnikov, ki jih bomo predstavili.

Od zadnjih ur matematike in fizike tekom formalnega izobraževanja je za lečečega zdravnika najmanj več let. Zato ne škoduje ponovitev osnovne razlage eksponentne rasti, kako in zakaj do nje pride, in kaj je potrebno, da jo zajezimo. Nadalje se bomo osredotočili na t. i. učinek 0-1 pri pojavu "social distancing". Trenutne raziskave namreč kažejo, da je zaradi lastnosti družbenih omrežij, še posebej kratkih povprečnih poti med vsemi možnimi pari  (kar je znano tudi kot fenomen malega sveta), social distancing uspešen samo, če se ga strogo drži >95 % posameznikov. Torej praktično vsi. Če smo z ukrepi ohlapni, in recimo dosežemo z njimi "samo" 80 % posameznikov, se epidemija ne širi bistveno počasneje, kot če se ukrepa ne bi držal. Ta nelinearna lastnost je v veliki meri kriva zato, da ZDA, VB in Švedska vsi prehajajo na vedno strožje ukrepe, ker nekaj srednjega preprosto ne deluje. Strogi ukrepi so nujno potrebni in postopno popuščanje nima smisla, ker bo šlo vse na slabše, in to hitro.

Razumeti podatke, njihov prikaz in matematično-fizikalno podlago je morda dovolj, da zdravnik sam boljše razume epidemijo in v času nje sprejema na dokazih temelječe odločitve. Za komunikacijo z bolniki, njihovimi svojci, a tudi s kolegi, svojimi prijatelji in svojci ter mediji pa to navadno ne zadostuje. Pri prenosu znanja sprejemnikom namreč razumevanje zapletenih dejstev močno ovira t. i. hitri sistem razmišljanja, po psihologu in nobelovcu Danielu Kahnemanu znan tudi kot sistem 1. Za vse, ki (še) niste prebrali njegove izvrstne knjige »Razmišljanje, hitro in počasno«, bomo zato v seminarju na kratko predstavili delovanje tega sistema, predvsem pa podali par praktičnih napotkov, kako prebiti trmasto skorjo intuitivnega razmišljanja in se prebiti do drugega, racionalnega sistema, ki razume grafe, eksponentno funkcijo in lastnosti malega sveta.

Nace Štruc, mag. inž. rač. in inf. tehnol. (magister inženir računalništva in informacijskih tehnologij) je doktorski študent na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru. Njegovo trenutno področje raziskovanja zajema raziskovanje in detekcijo znakov stresa v modernih delovnih okoljih, s pomočjo strojnega učenja. Situacijo s Covid-19 je spremljal že od začetka in je avtor projekta »Alpaka – Analiza podatkov in vizualizacija širjenja COVID-19 v Sloveniji« - https://covid19.alpaka.si. Sicer je zaposlen v oddelku za raziskave in razvoj v skupini stroka.si.

Red. prof. dr. Matjaž Perc, prof. fiz. (profesor fizike) je redni profesor za fiziko na Fakulteti za naravoslovje in matematiko Univerze v Mariboru. Leta 2009 je za izjemen doprinos k teoretični fiziki prejel Zoisovo priznanje in s 30 leti postal najmlajši prejemnik te prestižne nagrade v Sloveniji. Leta 2014 je postal tudi najmlajši član akademije Academia Europaea, leta 2016 pa je bil izvoljen tudi za člana European Academy of Sciences and Arts. Leta 2018 je prejel Zoisovo nagrado za vrhunske znanstvene dosežke v fiziki kompleksnih sistemov, leta 2019 pa je šele kot drugi Slovenec v zgodovini postal častni član Ameriškega fizikalnega združenja. Matjaž je objavil več kot 350 izvirnih znanstvenih člankov, ki so bili citirani skupno več kot 20,000-krat (http://www.matjazperc.com/).

Izr. prof. dr. Andraž Stožer, dr. med. (doktor medicine) je doktor medicine, ki je študij končal z do tedaj najvišjo povprečno oceno na MFUL, nato pa je doktoriral iz fiziologije na MFUM in v naslednjem letu postal predstojnik Inštituta. Je izredni profesor za fiziologijo na UM, redno pa predava tudi na Medicinski univerzi na Dunaju. Raziskovalno pa tesno sodeluje poleg Avstrije še s Švedsko, Nemčijo, Kanado in Madžarsko in trenutno vodi 3 ARRS projekte. Glavno področje raziskovanja je patofiziologija sladkorne bolezni, še posebno ključna vloga celic beta. Pri tem sodeluje tudi s številnimi odličnimi fiziki na UM, profesorju Percu pa je v času epidemije pomagal pri razvoju preprostega, a zelo robustnega in intuitivnega modela napovedi razvoja COVID-19 (https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphy.2020.00127/abstract).

Predavatelji bodo honorar za predavanja namenili za nakup zaščitne opreme  za preprečevanje širjenja pandemije COVID -19.