Ik heb weinig samenhang kunnen ontdekken bij deskundigen

(tekst: Wietse Elzinga)

Voorwaardelijke kans

April 15, 2020

Een land besturen valt nog niet mee, zeker niet voor kabinet-Rutte. Bewindslieden varen blind op de adviezen van het RIVM, gelet op de voorgeschiedenis van de viruscrisis kleine kans op een intelligente openstelling van de samenleving. De boel op slot zetten is geen kunst, dat kan iedereen. Afgaand op berichten in diverse media mogen uiteenlopende deskundigen hun mening bij het RIVM kenbaar maken, veel samenhang heb ik er vooralsnog niet in kunnen ontdekken. Wat mij betreft draait een en ander om het fenomeen voorwaardelijke kans. Hoe zat dat ook al weer met kansen? Je werpt met een zuivere munt of dobbelsteen. Bij een munt heb je twee mogelijkheden, kop of munt. De kans op kop of munt is een half, een gedeeld door het aantal mogelijkheden (twee). Een dobbelsteen heeft zes vlakken met een verschillend cijfer, de kans op een van die zes cijfers is een zesde (een gedeeld door het aantal mogelijkheden te weten zes). Bij twee worpen met een munt of dobbelsteen is de kans op een bepaald resultaat steeds dezelfde, de uitkomst van de tweede of volgende worp is niet afhankelijk van de eerste en derhalve hebben we het over onafhankelijke kansen.

Bij een voorwaardelijke kans is er sprake van een kans op een gebeurtenis vooropgesteld dat een andere gebeurtenis heeft plaatsgevonden. Bijvoorbeeld, de kans dat je terecht komt op de ic van een ziekenhuis wanneer je besmet bent geraakt met het Covid-19 virus. Uiteraard kun je ook om andere redenen op de intensive care terecht komen, dat valt onder de reguliere zorg. Niet elke inwoner van Nederland wordt besmet met het virus, de regionale verschillen zijn groot. Niet elke besmette persoon wordt daar ernstig ziek van, een klein deel raakt op een ziekenhuisbed verzeild, een aantal moet aan een beademingsapparaat. Ook al zijn er meerdere onderweg, want ergens in de productiepijplijn, de geleverde apparaten moeten wel door deskundig personeel bediend (kunnen) worden. Hoe dan ook, er is beperkte behandelcapaciteit en je wilt als samenleving niet dat het medisch personeel moet kiezen wie ze wel of niet zullen behandelen. Uiteindelijk wil je met z’n allen ook weer reguliere zorg gaan verlenen, het aantal nieuwe ziekenhuisopnames als gevolg van het virus dient ver onder de beschikbare capaciteit te blijven. Lastige opgave wanneer je weinig weet van (de verspreiding van) het virus.

De kunst is om bij een versoepeling van de regels gegevens te verzamelen die met het verstrijken van de tijd een beter inzicht opleveren in de risico’s die je loopt. Het fenomeen staat bekend onder verschillende namen uiteenlopend van causale netwerken tot Bayesian networks, vernoemd naar eerwaarde Bayes. In het boek getiteld Het boek waarom staat een mooi (Nederlands) voorbeeld, het Nederlands Forensisch Instituut heeft zo’n netwerk gebruikt om de slachtoffers te identificeren van de rampvlucht MH17. Nieuwsgierig geworden heb ik een zoekmachine geactiveerd met “bayesian network bonaparte radboud university nijmegen” om zodoende achter het bestaan van de website van het project te komen: http://bonaparte-dvi.com . Merk op dat hier gaat om de toepassing van causale netwerken voor forensische toepassingen, dezelfde technieken (en vermoedelijk ook de software) zijn bruikbaar voor het beantwoorden van de vraag: hoe groot is de kans dat iemand op intensive care verzeild raakt gegeven het feit dat de persoon besmet is geraakt met Covid-19? Geen idee hoeveel tijd het kost een werkende oplossing te realiseren, de benodigde kennis en vaardigheden zijn in Nederland aanwezig. Keuze lijkt mij niet moeilijk voor Rutte en consorten.