Preparing for the next pandemic takes more than better models: expert consensus recommendations for infectious disease modelling

عندما يبدأ مرض جديد في الانتشار، تحتاج الحكومات إلى معرفة سرعة حركته، وأين سيضرب لاحقاً، وما هي الإجراءات التي ستوقفه. وللإجابة على هذه الأسئلة، يبني العلماء نماذج رياضية. هذه النماذج ليست كرات بلورية تتنبأ بالمستقبل بيقين؛ بل هي طرق مهيكلة للتفكير في كيفية سلوك الفيروس تحت ظروف مختلفة. تخيل النموذج كخريطة معقدة توضح المسارات المحتملة التي قد يسلكها مسافر، بناءً على الطرق المتاحة وحالة الطقس المتوقعة. إذا رُسمت الخريطة ببيانات ضعيفة أو افتراضات خفية، فقد يتخذ المسافر منعطفاً خاطئاً. لعقود من الزمن، ساعدت هذه النماذج المسؤولين في إدارة حالات تفشٍ، من مرض الحوافر والقدم في الماشية إلى الانتشار العالمي للإنفلونزا. ومع ذلك، كشف الوباء الأخير أن امتلاك خرائط أفضل ليس كافياً؛ إذ يكمن التحدي الحقيقي في كيفية رسم هذه الخرائط، وكيفية مشاركة البيانات التي تغذيها، وكيفية شرح النتائج للأشخاص الذين يتعين عليهم اتخاذ قرارات تتعلق بالحياة أو الموت.

لقد اجتمعت الآن مجموعة كبيرة من الخبراء لتحديد كيف ينبغي لنمذجة الأمراض المعدية أن تعمل لتكون أكثر فائدة. وبقيادة باحثين من جامعة لوبيك، جمع هذا الفريق 41 متخصصاً في الرياضيات، والصحة العامة، والعلوم الاجتماعية من جامعات ومعاهد بحثية من جميع أنحاء العالم. لم يكتفوا بمجرد الجدال حول أي المعادلات هي الأفضل، بل أجروا عملية صارمة للوصول إلى اتفاق حول قواعد اللعبة. أولاً، راجعوا مئات الدراسات السابقة لمعرفة المشكلات التي واجهها العلماء من قبل. ثم عقدوا سلسلة من أربع جولات من المناقشة والتصويت، حيث صقلوا أفكارهم حتى اتفق الجميع على مجموعة نهائية من أربعين توصية. كان الهدف هو إنشاء معيار مشترك يجعل النمذجة أكثر موثوقية وشفافية وجاهزية لحالات الطوارئ القادمة.

إن النتيجة الأكثر لفتاً للنظر في هذا العمل هي أن الخبراء اتفقوا بشكل شبه تام على أربعين عبارة محددة. حصل ثمان وثلاثون منها على أعلى تقييم ممكن، مما يعني أن اللجنة بأكملها رأت أنها أساسية. ومع ذلك، لم يكن الاتفاق حول كيفية بناء نوع معين من النماذج؛ بل تركز الإجماع الأقوى على الظروف المحيطة بالنموذج: البيانات التي يستخدمها، والطريقة التي يتم بها إعداد التقارير، والأشخاص الذين يعملون معه. وجدت اللجنة أن مجموعة النمذجة لا يمكنها حل هذه المشكلات بمفردها؛ فبينما يمكن للعلماء تقرير كيفية كتابة أكوادهم البرمجية أو كيفية شرح عدم اليقين لديهم، إلا أنه لا يمكنهم إنشاء أنظمة بيانات عامة، أو التفاوض على معاهدات دولية لتبادل البيانات، أو تأمين تمويل طويل الأجل بمفردهم. تتطلب هذه المهام من الحكومات، والوكالات الممولة، ومستشاري السياسات التحرك في الفترات ما بين الأوبئة، وليس فقط أثناءها.

حدد الخبراء أن العقبات الكبرى غالباً ما تكون عملية وليست رياضية. لكي يكون النموذج دقيقاً، يحتاج إلى بيانات في الوقت المناسب، سهلة الوصول، ومصنفة بوضوح مع توضيح قيودها. حالياً، تصل البيانات متأخرة، أو تكون محتجزة خلف حواجز معقدة، أو تأتي بتنسيقات لا تستطيع الحواسيب قراءتها تلقائياً. أصرت اللجنة على ضرورة توفر البيانات من خلال أنظمة مفتوحة وقابلة للقراءة آلياً مع توثيق واضح. كما شددوا على الحاجة إلى اتفاقيات عابرة للحدود لضمان تدفق البيانات بحرية بين الدول أثناء الأزمات. وبدون هذه الأسس، ستعاني حتى أكثر النماذج تطوراً في تقديم توجيهات مفيدة. كما أكدت المجموعة على ضرورة شفافية النماذج، وهذا يعني أن يوضح العلماء بوضوح الافتراضات التي وضعوها، ويشاركوا أكوادهم وبياناتهم حتى يتمكن الآخرون من مراجعة عملهم، ويشرحوا حدود توقعاتهم.

كانت هناك نقطة اتفاق حاسية أخرى وهي كيفية الحديث عن عدم اليقين. في الماضي، كانت النماذج تُعامل أحياناً كعرافات يمكنها التنبؤ بالمستقبل بدقة. أوضحت اللجنة أن النماذج هي أدوات لاستكشاف الاحتمالات، وليست للتنبؤ بالقدر. قد يظهر النموذج أن الفيروس قد ينتشر بسرعة إذا لم يتم اتخاذ إجراء، ولكن إذا طبق المسؤولون تدابير صارمة، فقد لا يحدث هذا الانتشار السريع. هذا لا يعني أن النموذج قد فشل، بل يعني أن النموذج نجح في استكشاف سيناريو تم تجنبه. جادل الخبراء بأن على العلماء التمييز بوضوح بين التنبؤ بما سيحدث وبين السيناريو لما يمكن أن يحدث في ظل ظروف معينة. كما اتفقوا على ضرورة التواصل بشأن عدم اليقين عبر نطاقات، بحيث تظهر طيفاً من النتائج المحتملة، بدلاً من تقديم رقم واحد دقيق يعطي شعوراً زائفاً بالدقة.

كما سلطت الدراسة الضوء على أن الأشخاص الذين يبنون هذه النماذج غالباً ما يعملون بمعزل عن الأشخاص الذين يستخدمونها. أوصت اللجنة بإنشاء أدوار دائمة تسد هذه الفجوة، حيث يمكن للخبراء ترجمة نتائج النماذج المعقدة إلى نصائح واضحة لصناع القرار. كما أشاروا إلى أن النماذج غالباً ما تتجاهل الفئات الضعيفة أو تفشل في مراعاة كيفية تغير السلوك البشري أثناء الأزمات. ولإصلاح ذلك، دعا الخبراء إلى نماذج تشمل مجموعات سكانية متنوعة وإلى دمج رؤى العلوم الاجتماعية. ومع ذلك، أقروا بأن إضافة الكثير من التعقيد يمكن أن يجعل النموذج صعب الاستخدام، لذا يجب إيجاد التوازن الصحيح بناءً على السؤال المطروح.

على الرغم من المستوى العالي من الاتفاق، أقرت اللجنة بوجود قيود كبيرة على عملها. فقد تم اختيار الخبراء بالكامل تقريباً من دول مرتفعة الدخل ومن أوساط أكاديمية، مما يعني أن توصياتهم تعكس الموارد والهياكل المتاحة في تلك المناطق، والتي قد لا تكون موجودة في البلدان منخفضة ومتوسطة الدخل حيث قد يضرب الوباء القادم. واعترفت المجموعة بأن قائمتها للأولويات تفترض وجود حكومة ونظام صحي يعملان، وهو أمر ليس متحققاً دائماً. كما أشاروا إلى أن دراستهم لم تعالج بشكل كامل الحقائق السياسية التي غالباً ما تمنع اتباع النصائح الجيدة، ولم تتعمق في التكاليف الاقتصادية للتدخلات المختلفة.

في النهاية، يخلص البحث إلى أن الاستعداد للوباء القادم يتطلب أكثر من مجرد رياضيات أفضل؛ إنه يتطلب بناء المؤسسات والبنية التحتية التي تسمح للنماذج بالعمل بفعالية. قدم الخبراء عشر أولويات محددة للفترة ما بين الأوبئة، مثل إنشاء أنظمة بيانات قابلة للتشغيل البيني، وتشكيل فرق دائمة متعددة التخصصات، وتأمين تمويل مستدام. وجادلوا بأن الانتظار حتى تبدأ الأزمة لإصلاح هذه المشكلات هو أمر متأخر جداً. تُقدم هذه التوصيات ليس كحل نهائي، بل كنقطة انطلاق لحوار عالمي. ومن خلال الاتفاق على هذه المعايير الآن، يأمل المجتمع العلمي في ضمان أن تكون الأدوات المتاحة لمواجهة التهديد القادم قوية، وواضحة، وجاهزة لخدمة الجمهور.