כשאלו הנתונים על התפשטות הקורונה, איך אפשר לקבל החלטות?

היבט חשוב של עבודת הממשלה הוא לקבל החלטות בתנאים של אי-ודאות, אבל יש נתונים חשובים שאנחנו פשוט לא אוספים, או לפחות לא מציגים אותם נכון. דרור פייטלסון מפרט כמה דוגמאות וההשלכות שלהן

שתפו כתבה במיילשתפו כתבה במייל
מעבר לטוקבקים
נתניהו לצד משה בר סימן טוב ויעקב ליצמן במשרד ראש הממשלה
נתניהו לצד משה בר סימן טוב ויעקב ליצמן במשרד ראש הממשלהצילום: אוהד צויגנברג

אלה ימים דרמטיים; הממשלה צריכה להחליט אם להכריז על סגר מלא, או שמא להקל את ההגבלות על הציבור. על כף המאזניים הסכנה של התפשטות מגפה קטלנית מצד אחד, או מיטוט הכלכלה מצד שני.

בואו נתעלם לרגע מהמצב הערכי והפוליטי, שבו הממשלה היא ממשלת מעבר שלא זכתה לאמון של שלוש כנסות רצופות, ראש הממשלה נאשם בשוחד, מרמה, והפרת אמונים ומשפטו נדחה שוב רק בשבוע שעבר, ושר הבריאות חשוד בשוחד ובהדחת עדים בניסיון להגן על פדופילית מאוסטרליה. בואו נניח שהם באמת חושבים רק על טובת הציבור, ומנסים להגיע להחלטה הטובה ביותר. האם יש להם את המידע הנחוץ לשם כך?

התשובה היא כמובן שלא. אבל זה מתחלק לשניים. אנחנו ניצבים בפני מצב חדש ולא מוכר, אז יש כל מיני דברים שבאמת לא ידועים. והיבט חשוב של עבודת הממשלה הוא לקבל החלטות בתנאים של אי-ודאות. אבל מצד שני יש גם נתונים חשובים שאנחנו פשוט לא אוספים, או לפחות לא מציגים אותם נכון. וחלק מעבודת הממשלה צריך להיות לזהות מה חסר ולדרוש את הנתונים. הנה כמה דוגמאות ומה ההשלכות שלהן.

1. הדבר הכי טריוויאלי הוא חוסר סדר בדיווח נתוני התחלואה בקורונה. באופן לא ראוי, משרד הבריאות מפרסם עדכונים בצורה לא סדורה. בתחילת השבוע שעבר היו 3 ימים שבהם הנתונים היו סדורים: שני דיווחים ביום, ב-8 בבוקר וב-9 בערב. ביום רביעי היה רק אחד, ב-8:30 בערב. לא נורא. בחמישי גם היה אחד, ב-1:30 בצהריים. אז המספר הזה לא באמת משקף את כל מה שקרה ביום חמישי, אלא בערך חצי. ביום שישי גם היה רק אחד, אבל ב-8 בבוקר. אז המספר הזה לא משקף את יום שישי בכלל – הוא בעצם משקף את מה שהיה בחמישי. איבדנו יום, וחישובי קצב העלייה של התחלואה אינם מדויקים.

כשרוצים לבסס החלטה על שינוי אפשרי של קצב התחלואה, זה יכול להיות משמעותי. במקרה הזה עושה רושם שקצב התחלואה יורד גם אחרי שמתקנים את ייחוס המספרים לימים, אבל אנחנו לא צריכים להיות במצב שהשאלה הזו עולה בכלל. צריך להיות דיווח אמין ומסודר של המצב בסוף כל יום.

2. חוסר דיווח על מדיניות הבדיקות. למרות התראה של כמה שבועות בין אבחון הקורונה בסין להגעתה לארץ, היה מחסור בערכות בדיקה. כתוצאה מכך היה צריך להחליט את מי לבדוק ואת מי לא. מעבר לנזק במיקוד הטיפול במשבר, זה כמובן משפיע על התוצאה של מספר החולים המאובחנים. אבל לא היה דיווח על המדיניות, ולכן אי אפשר להעריך עד כמה המספרים שמדווחים משקפים את היקף התחלואה, או לחילופין את היקף הבדיקות. יכול להיות שיש עוד המון חולים שאנחנו לא יודעים עליהם פשוט כי הם לא אובחנו. ואם מדיניות הבדיקה משתנה, צריך לדעת על זה ולקחת את זה בחשבון כשמעריכים כמה מקרים יש.

3. מדי פעם משרד הבריאות משחרר גם נתונים על בידוד ו/או תחלואה של אנשי צוות רפואי. מה שאני ראיתי בערוץ הטלגרם שלהם היה די ספורדי, לא מספיק כדי לעקוב ולנתח איך זה משתנה עם הזמן. יותר מזה, הם נותנים מספרים של כמה רופאים ואחיות בבידוד, אבל לא ברור אם זה מהמחלקות הרלוונטיות לקורונה או באופן כללי; ואין נתונים על מספר הרופאים הכולל שממנו נגרעים אלה שמבודדים. 

נתונים על שיעור אנשי הצוות במחלקות הרלווטיות שמבודדים או חולים הם קריטיים כדי להעריך את כושר העמידה של מערכת הבריאות – לא מספיק שיהיו מכונות הנשמה, צריך גם מי שיפעיל אותן כדי למנוע התמוטטות של המערכת. מעבר לכך, הצורך בנתונים האלה משפיע גם על מדיניות הקצאת הבדיקות, וזיהוי אנשי צוות חולים והעברתם לבידוד היא קריטית כדי להקטין את התחלואה בין אנשי הצוות ולאפשר התמודדות טובה יותר לאורך זמן. חשוב גם לדעת איך אנשי הצוות הרפואי נדבקו: אם זה היה במהלך נסיעה לחו"ל זו רק בעיה זמנית, אבל אם הם נדבקו בעבודה זו בעיה קריטית של חוסר מיגון מספק. להגן על אנשי הצוות הרפואי זה הבסיס לכל ההתמודדות עם המגפה. 

מקרה מיוחד שמקשר את שני הסעיפים האחרונים הוא המקרה של בתי האבות. מסתבר שמשרד הבריאות החליט לא לכלול רופאים של בתי אבות ודיור מוגן במסגרת הבדיקות של צוות רפואי. במלים אחרות, רופאים שמטפלים באוכלוסיית הסיכון המובהקת ביותר, שמרוכזת במקום אחד עם סכנת הדבקה גבוהה זה מזה, הלכו לעבודה בלי יכולת להיבדק. מה שמתבקש הוא בדיוק ההיפך: להגן ככל האפשר על הצוות בבתי אבות, כדי להגן על הדיירים.

4. דיווח חלקי של פרטים על חולים מאובחנים. בשבועות הראשונים משרד הבריאות דיווח על מקומות שחולים שהו בהם, וכלל גם נתונים דמוגרפיים חלקיים כמו "חזר מברצלונה" ו"חולה בשנות ה-20 לחייה". את זה אפשר היה לאסוף בעבודה סיזיפית ולקבל תמונה מסוימת של התלות של התחלואה במין וגיל, וכמה מהחולים נדבקו כאן. כיום מיפוי המסלולים של חולים מעודכן באפליקציית המגן, וזה הרבה יותר טוב מרשימות אינסופיות של מקומות חשודים. אבל אין יותר דיווח על נתונים דמוגרפיים. כמו בסעיפים האחרים, זה מונע אפשרות להעריך בצורה יותר מדויקת את הסכנה מהמגפה.

5. בהמשך לסעיף הקודם, חסר מידע על שיוך חולים לאוכלוסיות ספציפיות – למשל קשישים בבתי אבות, או קהילות סגורות אחרות כמו חרדים. הסיבה שזה חשוב היא שהתפשטות הנגיף בתוך קהילות כאלה שונה מהתפשטות באוכלוסייה הכללית, וזה משפיע על מודל ההתפשטות ועל איך צריך לפרש את מספרי המקרים. למקרי תחלואה בקהילות שנוטות להיות מבודדות משאר האוכלוסייה יש השפעה רבה בתוך הקהילה שלהם, אבל השפעה מוקטנת בחוץ, וזה דבר שצריך לקחת בחשבון בתחזיות הכלליות ובהחלטות על המשך מדיניות הסגר.

כל הבעיות האלה מקרינות ישירות על השאלה העיקרית שעומדת לפתחנו – עד כמה זו באמת מגפה קשה. בארץ מחלת הקורונה בכלל לא עומדת בהגדרה של מגפה: היא עוד לא נפוצה ולא גרמה למקרי מוות רבים. יש מי שטוענים שהיא גם לא תהפוך למגפה, ועדיף לאפשר לרוב האוכלוסייה (כל מי שבריא ועד גיל 60 בערך) להידבק, כשרק את מי שנמצא בסיכון צריך לבודד באופן הגנתי. אבל אם זה לא נכון המחיר יהיה גבוה. וקשה להעריך בלי נתונים מקיפים.

מגפת הקורונה היא כבר המגפה הייחודית הקשה ביותר במאה ה-21, עם יותר מ-30 אלף מתים. מגפת שפעת החזירים לפני עשור גרמה לכ-18 אלף מתים, ומגפת הכולרה בהאיטי אחרי רעידת האדמה שם הביאה למותם של כ-10 אלף איש. מצד שני, הקורונה עדיין קטנה בסדר גודל ממגפת השפעת השנתית, שגורמת לפי הערכות ל—650-290 אלף מתים בשנה.

מה שיקרה תלוי ביכולת למנוע את קריסת מערכת הבריאות בכל מדינה. בלימת המגפה בארצות המזרח הרחוק מראה שזה אפשרי, ואז היא לא תעבור את השפעת הרגילה. המצב באיטליה, ספרד וניו יורק מראה שזה לגמרי לא מובטח, וצריך לעבוד באופן מסודר ומושכל כדי למנוע קריסה. כלי חשוב במאבק הוא נתונים אמינים, מלאים, ומעודכנים, שמאפשרים לזהות בעיות בזמן אמת ולמקד את המאמץ. נכון לעכשיו אנחנו לא שם.

דרור פייטלסון

דרור פייטלסון | אטלס למאה ה-21

פרופסור למדעי המחשב באוניברסיטה העברית. אספן של כל מיני דברים, ובפרט של נתונים ומספרים. אוהב לנסות להסביר דברים בצורה שקל להבין אותם, ובמיוחד אוהב כשזה מצליח ומישהו פתאום מבין משהו חדש. הבלוג הזה משלב את שני הדברים, ויתמקד בהצגה גרפית של נתונים כדי לחשוף מה אפשר להבין מהם. שואף להקשות על כל מי שמנסה לרדד ולהטות את השיח הציבורי על ידי טענות בלתי מבוססות והפצת פייק ניוז. מאמין גדול בכך שיכול להיות כאן הרבה יותר טוב.

חלק מהטורים מבוססים על הספר "עידן הימין: ישראל 2018-1977 בראי הנתונים", שפורסם בתחילת 2019. בספר יש גם הפניה למקורות הנתונים.

הזינו שם שיוצג באתר
משלוח תגובה מהווה הסכמה לתנאי השימוש של אתר TheMarker