Популяционное здоровье
  • 2022 № 9 Методологические основы прогнозирования распространения заболеваний в мире (обзор)

    В современных условиях прогнозирование заболеваемости населения становится одной из самых актуальных задач здравоохранения во всем мире. Для государственных и международных служб здравоохранения с помощью построения прогноза возможной заболеваемости и распространенности различных болезней в общей популяции становится необходимым совершенствовать систему оказания специализированной помощи за счет возможности уточненного расчета необходимых ресурсов.
    Цель исследования – провести анализ методологической основы прогнозирования заболеваемости населения на основе изучения и обобщения литературных источников.
    Материалы и методы. Материалами для проведения анализа являлись научные публикации по вопросам прогнозирования и моделирования заболеваемости в различных подгруппах населения и территориях Российской Федерации и других стран. В ходе исследования применялись методы: сравнительного анализа, изучения и обобщения опыта, библиографический.
    Результаты. В настоящее время существует целый ряд исследований, посвященных прогнозированию заболеваний, растет количество методических подходов к прогнозу возможных изменений эпидемиологической обстановки на различных территориях. В ходе исследования представлен обзор существующих методических подходов к прогнозированию заболеваемости
    населения в России и в мировом сообществе.
    Выводы. Таким образом, проведенный анализ опыта прогнозирования заболеваемости позволиn определить особенности применения тех или иных смешанных методик прогноза разных классов, групп и видов заболеваний, особенно при выявлении новых вирусов и заболеваний инфекционного характера.

    Авторы: Щепин В. О., Загоруйченко А. А., Карпова О. Б.

    Темы: заболеваемость населения.3 здравоохранение40 классы болезней1 методы прогнозирования1 моделирование4 прогнозирование3

    Подробнее >

  • Информационный менеджмент
  • 2019 № 10 К вопросу о разработке информационной системы для оценки тяжести течения вич-инфекции у осужденных

    Одним из актуальных вопросов современности является прогнозирование течения ВИЧ инфекции и развитие СПИДа. Возможность оценить в числовом эквиваленте исход заболевания (в частности развитие СПИДа) в зависимости от ряда систематически учитываемых медицинских показателей у носителя ВИЧ представляет огромный интерес. Для разработки информационной системы для оценки тяжести течения ВИЧ инфекции у осужденных следует в первую очередь оценить связь между показателями, которые характеризуют состояние больного и развитие непосредственно самой болезни. В статье рассмотрена возможность применения корреляционного анализа данных для выявления связи между ВИЧ и основными медицинскими показателями, мониторинг которых регулярно проводится в уголовно-исполнительной системе. Проведён регрессионный анализ данных и найдены коэффициенты для разработки модели. На основе полученной модели была разработана компьютерная программа, позволяющая более точно проводить мониторинг заболевания у осужденных.

    Авторы: Михайлова Ю. В., Пономарев С. Б., Пономарев Д. С., Полищук В. Е., Дюжева Е. В., Саенко С. С.

    Темы: вич1 корреляционный анализ1 прогнозирование3 спид1

    Подробнее >

  • 2022 № 2 Прогнозирование развития гипертонической болезни с использованием моделей машинного обучения в подсистеме дистанционного кардиомониторинга

    Одна из задач персонализированной медицины заключается в построении новой организационной модели оказания медицинской помощи пациентам, основываясь на подборе индивидуальных лечебных, диагностических и превентивных средств, оптимально подходящих по особенностям организма. Современные методы искусственного интеллекта позволяют решать задачи подобного типа.
    Цель исследования – построение и применение прогностических моделей логистической регрессии и дерева решений с использованием методов машинного обучения для выявления пациентов с высоким риском развития гипертонической болезни без необходимости проведения инвазивных клинических процедур.
    Материалы и методы. Используется сформированный набор данных, состоящий из 395 записей о пациентах Воронежской городской клинической поликлиники № 1. Каждая запись содержит параметры пациентов: пол пациента; возраст пациента; индекс массы тела; окружность талии; окружность бедер; статус курения табака; статус употребления алкоголя; систолическое давление; диастолическое давление. Применяются методы машинного обучения для построения прогностических моделей.
    Результаты. Построены две модели прогнозирования развития гипертонической болезни, характеризующиеся высокими показателями точности классификации: модель логистической регрессии, предназначенная для расчета индивидуального риска пациента (точность 96%), и модель на основе деревьев решений, предназначенная для прогнозирования возможного заболевания пациента гипертонической болезнью и объяснения причин, по которым может происходить это заболевание (точность 92%).
    Выводы. Показана целесообразность применения методов машинного обучения при построении прогностических моделей по оценке состояния пациентов, обозначена возможность создания рекомендательного блока на основе полученных моделей в подсистеме дистанционного кардиомониторинга.

    Авторы: Белозерова Е. В., Данилов А. В., Исаенкова Е. А., Калинина Л. Б., Манерова О. А., Усов Ю. И.

    Темы: гипертоническая болезнь1 дерево решений1 логистическая регрессия1 машинное обучение4 прогнозирование3

    Подробнее >