Nenad Bakić, hrvatski poduzetnik koji je ujedno i izvrstan matematičar, izazvao je preko tweetova University of Washington koji je nedavno šokirao hrvatsku prognozom kako će do kraja rujna u Hrvatskoj 1500 ljudi umrijeti od infekcije SARS-CoV-2 virusom.
5/ Reverse calculation from that IFR and 17,000 victims implies – if ALL inhabitants infected – Croatia needs to have 13.6 m. citizens, and it has only 4 m.
— Nenad Bakic (@nbakic) July 2, 2020
Nakon što je Bakić u seriji tweetova argumentirao kako nešto nije u redu s modelom i podacima University of Washington, dobio je na Twitteru sasvim neočekivanu podršku vrhunskog stručnjaka za matematičke modele i projekcije, židovskog dobitnika Nobelove nagrade 2013. godine Michaela Levitta, koji se od izbijanja Covid-19 pandemije svakodnevno bavi analizama i projekcijama očekivanog kretanja broja zaraženih i umrlih.
Levitt, koji se proslavio razvojem multiskalnih modela za kompleksne kemikalije, jedan je od velikih znanstvenika koji su prvi počeli upozoravati kako politika slijepih lockdowna nema previše smisla te je objašnjavao kako kod pandemije SARS-CoV-2 virusa ne gledamo eksponencijalni rast te je, uz to, vrlo precizno predviđao usporavanje rasta broja oboljelih, praćen usporavanjem pa padom broja zaraženih.
“Pozivam IHMU (Institue of Health Metrics) UW (University of Washington) da ispravi GIGO model za Hrvatsku koji koristi krive inpute te nejasne algoritme producirajući ridikulozne projekcije te dovodi u pitanje integritet cijelog projekta“, napisao je Bakić te pojasnio kako model koji predviđa 1500 mrtvih u RH do početka listopada najavljuje rast od 14 puta ili 11 odnosno 5 puta više nego u susjednoj Srbiji i BiH, gdje je epidemiološka situacija puno lošija. Uz 1500 smrti, nastavio je Bakić, model se oslanja na rast broja zaraženih na 17 tisuća.
1/ Calling @IHME_UW to correct GIGO model for Croatia which, using wrong inputs and unclear algorithms produces ludicrous projections and compromises trust in the integritiy of the whole project @MLevitt_NP2013
— Nenad Bakic (@nbakic) July 2, 2020
Bakić je, nadalje, pojasnio kako je prema zadnjim podacima zaraženost (seroprevalencija) u RH oko 2 posto, što implicira stopu smrtnosti zaraženih (IFR – infected fatality rate) od 0,125 posto. Ako bi računali ‘natraške’, Hrvatska bi, dakle, trebala imati 13,6 milijuna stanovnika kako bi se mogle realizirati pretpostavke tzv. GIGO modela koji je zastrašio Hrvatsku.
Uz to, Bakić je upozorio na to kako su eksperti u model uvrstili neke čudne podatke. Primjerice, zadnji podaci koje su uzeli odnosne se na one od 20. lipnja kad je bilo 107 mrtvih, a to je broj koji se držao još sedam dana.
U prethodnih 20 dana bilo je 4 smrti. Niti jedno matematičko ‘izglađivanje’ podataka nije moglo dovesti do brojke 125 (uvrštene u model), ako je stvarna brojka bila 107.
Zaključno, Bakić se pomalo gorko našalio da bi prema spornom modelu danas (2. srpnja) Hrvatska trebala imati 140 (126-206) mrtvih, što je daleko od istine, te je dodao kako je vrlo malo zaraženih ventilatorima. Za kraju je poručio kako sijanje“ kvazi-eksponencijalnog modela rasta s krivim podacima može proizvesti bilo kakve rezultate te bi modelari trebali provjeravati rezultate…“.
Nakon tih Bakićevih teza kroz tweetove ukazao se dobitnik Nobela, Michael Levitt, koji je pak ustvrdio da je doista teško vjerovati onome što nudi IHME UW. Za podršku Bakiću ponudio je svoje grafikone koji su projecirali broj zaraženih i umrlih od COVID-19 u Hrvatskoj te je ukratko objasnio njihovo značenje ustvrdivši kako je situacija u Hrvatskoj prema njihovim izračunima blaga i pod kontrolom.
