Jak neměřit koronavirus - Tomáš Fürst || Seminář MPN 6. 10. 2020

SEMINÁŘ MATEMATICKÉ PROBLÉMY NEMATEMATIKŮ
společný projekt FJFI ČVUT a MFF UK
WEB: www.seminar.fjfi.cvut.cz
ABSTRAKT:
Selský rozum má v oblasti práce s daty svou poněkud formálnější podobu - Bayesovu větu. Tato “pravděpodobnostní trojčlenka” je bezpochyby jedním z nejdůležitějších vzorečků v dějinách a její důsledná aplikace by lidem denně ušetřila řadu problémů.
Na přednášce si Bayesovu větu představíme v kontextu letošní pandemie. Dozvíme se třeba, co říkají, ale hlavně neříkají různé studie prevalence protilátek proti koronaviru. Také si ukážeme, jak špatná práce s daty spočívající v ignorování bayesovské logiky způsobila rozsáhlou krizi v mnoha odvětvích vědy a výzkumu.
O PŘEDNÁŠEJÍCÍM:
Tomáš Fürst vystudoval matematické modelování na MFF UK a nyní vyučuje na Univerzitě Palackého v Olomouci. Baví se modelováním různých přírodních jevů a zpracováním dat všeho druhu. S Halinou Šimkovou založil Centrum bayesovské inference 4BIN. Pomocí populárních článků (např. ve FinMag), přednášek aj. se snaží šířit osvětu i mezi nematematickou veřejnost.

[@drahomiranavratilova4153]

Jak se sebou stále kmitáte , tak se váš hlas přerušuje!

[@jedlosson]

V reakci na diskuzi ohledně specificity PCR testů ( czcams.com/video/2DQdoVvy--0/video.html ) sem přikládám odkaz na článek s opačným názorem (tj. který hájí vysokou specificitu testů):
www.osel.cz/11392-jak-to-je-s-falesnou-pozitivitou-testu-na-koronavirus-sars-cov-2.html

[@Duffynez]

Publikujete předběžné výsledky SARS-CoV-2-CZ-Preval. V samotné přednášce ze které máte obrázky je test, kterým bylo ověřeno na známých vzorcích, jestli rychlotesty fungují. Proč jste to nezmínil ale zmínil jste váš osobní názor (proč zmiňujete ani né názor odborníka místo "resoning from evidence")? V té samé přednášce je zmiňováno, že fast test nebyl jediný test a v postupu se píše, že pozitivní jedinci byli přetestování ještě obyčejně. Proč nezmiňujete toto? Jaký vliv má druhé testování na Bayesovu past? Jednoduchou variantou jak se vyhnout "záplavě falešně pozitivních" je opakování testů, což se běžně dělá. Včetně Covidu. Nebyla by to důležitá informace? Na vašem příkladu s 10k lidmi by druhý test falešně pozitivních ukázal pouze +-30. Je to stále záplava? Ačkoliv by bylo krásné moci kompártmentovat globální epidemiologickou situaci, bohužel to nelze. To je také důvod proč není možné použít ukázané přírodní experimenty a extrapolovat z nich závěry na populaci. Vaše "předpokládám že letadlová loď není stavěná na..." a jiné domněnky zcela nepatří do evidence based reasoning. Stejně tak odvozovat jakékoliv závěry z ukázky starobince se mi zdá zcela mimo mísu. Jsem si zcela jist, že jste velmi chytrý, až geniální člověk. Z toho co já vím je však tato přednáška velmi zavádějící. Rozhodně není rozumné podkopávat víru v doktory, statistiku a epidemiology bez toho aniž byste viděl do problému sám (lidé přestanou věřit rozumným řešením, uchylují se k alternativní medicíně, doktor přichází o placebo effekt a mnoho dalšího). Sám jste řekl na příkladu starobince, že lidé byli testování opakovaně. Určitě to víte. Jaký je účel navážení se do testů Bayesovou větou při jednom testování?

[@jakubsido5734]

Myslím že o většině "prohřešcích" které zmiňujete se Tomáš Fürst zmiňuje v otázkách z publika. NAVÍC, myslím si že nebylo cílem pokrýt problematiku plně, ale spíš o to lidem otevřít oči, donutit je se zamyslet aby nehltali čísla které se všude píší slepě

[@Duffynez]

@@jakubsido5734 Hmmm slepě ukazovat čísla aby lidé nehltali slepě čísla? Také nevyžaduji aby byla problematika v jedné přednášce plně pokryta. Avšak já jsem téma přednášky nevybíral. Autor přednášky podle mě velmi silně podcenil komplexnost a vyšla z toho spíše ještě více matoucí snůška náhodných, nepodložených, nespojených čísel a úvah. Nemyslím si, že pokud je nutné vysvětlovat v otázkách zcela zásadní nesrovnalosti, jedná se o kvalitní přednášku. Za mě jednoznačně je na straně přesně těch lidí, před kterými varuje.

[@AndrewBlaken]

@@Duffynez Jediné, co je vhodné si z přednášky vzít, že skutečně nemáme zatím dobrá data. Měli by se zaměřit na získávání více relevantních dat. Ale to se neděje. Jaký by byl problém těch studií udělat více?

[@Duffynez]

@@AndrewBlaken Zdravím, upřímně nevím jak to souvisí s tím co jsem psal, ale to je nejspíše moje chyba. Každopádně já jsem velmi zapálený pro sběr nových dat v každém ohledu/oboru/čase. :) Pro mě je ideální utopický svět ten, kde se všechny studie nezávisle ověřují a publikují se i negativní výsledky. Takže jestli je vaše otázka myšlená útočně pak musím říci že si nemyslím že je to problém a jestli je otázka myšlena prakticky na můj názor, kde by mohly nastat problémy, pak bohužel nejsem rozhodně kvalifikovaný odpovědět. Můj medicínsko/technický obor mi umožňuje tak akorát papouškovat studie co si někde přečtu v tématu corony :)

[@prutok]

Já jsem sem přišel, protože v jiném rozhovoru jsem nabyl dojmu, že s ním nemohu souhlasit, protože jeho tvrzení vycházejí z předpokladů, které předem zpochybnil. I teď mne zklamal. Je ještě před stádiem, kdy by byl schopen analýzy. Nemá jasno v tom, co chce měřit a jak ta data získat. Jím zmiňované "experimenty" nejsou experimenty (vědecký experiment má být plánovitý, opakovatelný a tím i ověřitelný.), ale případy, kdy byla analýza situace podrobná. Dé se předpokládat, že neměly stejnou metodiku, jsou na jinak charakterizované populaci a podmínky asi také nejsou stejné. Z tohoto hlediska si myslím, že jejich hodnota není taková, jakou jim připisuje. Zatím zmiňuje faktory, které situaci komplikují a ZPOCHYBŇUJÍ a následně chce opatření na základě dat, která právě označil za nejistá. Zatím nedokázal dospět k metodice, která by byla realizovatelná, měla vypovídací hodnotu a mohla být použita k hodnocení a výběru opatření. Asi tak dlouho mluvil s ekonomy a politiky, že ztratil zájem o matematický model, získání parametrů a verifikaci výsledků.