Статьи с темой: «рекурсивные модели»
-
2026 № 6 Интегральная модель управляемой адаптивности AURA в региональной антинаркотической системе: функциональный аналог цифрового двойника.
Цифровые двойники рассматриваются как один из ключевых инструментов управления сложными системами, обеспечивающих рекурсивное обновление данных, прогнозирование и сценарное моделирование.
Цель: научное обоснование интегральной модели управляемой адаптивности AURA как функционального аналога цифрового двойника медицинского контура региональной антинаркотической системы для демонстрации её возможности и реконструкции латентного состояния, прогнозирования и упреждающего управления.
Материалы и методы. Исследование выполнено как ретроспективное когортное и архитектурное моделирование, основанное на данных антинаркотической системы Кабардино-Балкарской Республики за 2014–2024 гг. (форма № 11; межведомственные показатели). Модель опирается на уже сформированные и опубликованные диагностические контуры AURA и интегрирует их в единую рекурсивную архитектуру, интерпретируемую как цифровой двойник.
Результаты. Показано, что индекс адаптивности At отражает не мгновенное состояние системы, а накопленную способность трансформировать управленческие воздействия в устойчивые клинические эффекты. Выявлены фазовые режимы клинической адаптивности и латентный кризис 2021–2023 гг., не полностью фиксируемый традиционными показателями.
Обосновано, что модель AURA реализует ключевые функции цифрового двойника: виртуальное представление состояния системы, рекурсивное обновление, прогнозирование и сценарное управление.
Выводы. Интегральная модель управляемой адаптивности AURA представляет собой функциональный аналог цифрового двойника, адаптированный к социально-медицинским системам с латентными состояниями. Модель обеспечивает переход от реактивного к упреждающему управлению и формирует методологическую основу для повышения устойчивости региональной антинаркотической политики.