"Браунштейн (...) отметил, что усиление автомобильного движения также "совпало" с ростом запросов в китайском интернет-поиске по "определенным симптомам, которые впоследствии будут определены как тесно связанные с новым коронавирусом". Хотя Браунштейн признал, что эти доказательства являются косвенными, он считает, что исследование становится новой важной вехой в разгадке тайны происхождения Covid-19", - говорится в статье.

"Что-то происходило в октябре, - указал Браунштейн, директор по инновациям в Бостонской детской больнице и директор Лаборатории вычислительной эпидемиологии этого медицинского центра. - Очевидно, что задолго до периода, который ранее был идентифицирован как начало новой пандемии коронавируса, происходила некая социальная дезорганизация".

(...) "Хотя китайские чиновники официально уведомили Всемирную организацию здравоохранения том, что в Ухане циркулирует новый респираторный патоген, 31 декабря, американская разведка узнала о проблеме еще в конце ноября и уведомила Пентагон, согласно четырем источникам, знакомым с конфиденциальной информацией", - сообщается в публикации.

(..) "Браунштейн и его команда, в которую вошли исследователи из Бостонского университета и Бостонской детской больницы, потратили более месяца на то, чтобы попытаться выявить признаки, сигнализирующие о том, когда впервые начало поражаться население провинции Хубэй в Китае. Логика исследовательского проекта Браунштейна была проста: респираторные заболевания приводят к очень конкретным типам поведения населения, среди которого они распространяются. Таким образом, снимки, которые показывают эти модели поведения, могут помочь объяснить, что происходит, даже если люди, которые были больны, не осознавали более широкой проблемы в то время", - передает ABC News.

"То, что мы пытаемся сделать - это посмотреть на активность, насколько заполнена больница, - пояснил Браунштейн. - И способ, с помощью которого мы это делаем - это подсчитать автомобили около этой больницы. Если больница заполнена, будут переполнены и парковки. Так что чем больше машин у больницы, тем больше людей в больнице - вероятно, потому, что с населением что-то происходит, распространяется инфекция, и людям приходится обращаться к врачу. Итак, увеличение занятости больницы можно увидеть за счет машин... Мы наблюдали это во многих учреждениях".

(...)

Взяв в работу почти 350 снимков, сделанных частными спутниками, исследователи сначала изучили трафик и парковки возле крупных больниц в Ухане за последние два года. Среди них были фотографии, которые делались из космоса примерно каждую неделю или каждую вторую неделю в течение осени 2019 года. Из примерно 350 кадров исследователи выделили 108 изображений, показывающих требуемые места четко, без смога, высотных зданий, облаков или других объектов, которые могут усложнить анализ спутниковых данных, говорится в статье. (...)

"10 октября 2018 года на стоянке уханьской больницы Тянью, одной из крупнейших в городе, находился 171 автомобиль. Год спустя спутники зафиксировали 285 автомобилей - на 67% больше, согласно данным, рассмотренным исследователями и переданным ABC News. В других больницах при сравнении трафика в период осени 2018 и 2019 год его прирост составил 90%. В Медицинском университете Тунцзи резкое увеличение автомобильного трафика пришлось на середину сентября 2019 года, - отмечается в статье. - Чтобы обеспечить, что выводы не являются ошибочными, исследователи, по их словам, приняли во внимание все, что могло бы объяснить скачки трафика - от больших общественных собраний до возможности нового строительства в больницах. Тем не менее, утверждают они, обнаружили статистически значимое увеличение числа присутствующих автомобилей".

"Если вы посмотрите на все изображения, (...) то почти все самые высокие показатели по количеству автотранспорта отмечаются в период с сентября по декабрь 2019 года", - подчеркнул Том Даймонд, президент компании RS Metrics, которая сотрудничала с исследовательской группой Браунштейна. (...) При проведении исследования RS Metrics, которая анализирует спутниковые изображения для корпоративных клиентов, использовала методы, предназначенные для выявления и мониторинга изменений в паттернах жизни и бизнеса. Это похоже на работу, проделываемую аналитиками из Центрального разведывательного управления и Разведывательного управления министерства обороны США, которые ежедневно изучают изображения, пытаясь выяснить, что происходит на местах, особенно там, где правительства ограничивают потоки людей и новостей".

Даймонд сообщил ABC News, что в районе Уханя, несомненно, наблюдалась широко распространенная проблема со здоровьем за несколько месяцев до того, как правительство Китая публично признало, что в густонаселенном городе распространяется инфекция. (...) "Во всех крупных больницах Уханя в период с сентября по декабрь 2019 года мы зафиксировали самый высокий трафик за последние два года, - заявил Даймонд. - Наша компания часто измеряет небольшие изменения, например, прирост от 2% до 3% на парковках в Cabella или Wal-Mart. Это не тот слуай. Здесь налицо очень четкая тенденция".

(...)

"По словам Браунштейна, для него и его коллег данные о трафике в больницах стали еще более убедительными после того, как они оценили паттерны интернет-запросов. Примерно в то время, когда в больницах наблюдался рост автомобильного движения, в районе Уханя наблюдался всплеск онлайн-трафика, и пользователи искали в китайской поисковой системе Baidu информацию о "кашле" и "диарее". "В то время как запросы о респираторном симптоме "кашель" указывают на сезонные колебания, совпадающие с ежегодными сезонами гриппа, "диарея" является более специфичным для Covid-19 симптомом и показывает связь с текущей эпидемией, - говорится в исследовании. - Усиление обоих сигналов предшествует задокументированному началу пандемии COVID-19 в декабре". (...)

"Сейчас мы не можем со 100-процентной гарантией утверждать, какой именно вирус провоцировал это заболевание и что вызывало эту активность в больницах, - заявил Браунштейн. - Но происходило что-то, что выглядело совсем иначе, чем в любой другой период, который мы рассматривали".

Поделиться
Комментарии