Искусственный интеллект поможет прогнозировать развитие заболеваний
Искусственный интеллект поможет прогнозировать развитие заболеваний
Речь идет об инфекционных болезнях. Ученые Новосибирского госуниверситета совместно с коллегами из Института математики имени С.Л. Соболева методами искусственного интеллекта и математического моделирования изучают влияние прошедшей эпидемии COVID-19 на течение туберкулеза и ВИЧ в регионах России.
Инициаторы исследований – Национальный медицинский исследовательский центр физиопульмонологии и инфекционных заболеваний (Москва), Тульский областной центр по профилактике и борьбе со СПИД и инфекционными заболеваниями и Новосибирский научно-исследовательский институт туберкулеза. Согласно их запросу нужно выяснить, какие социально-экономические и эпидемиологические факторы влияют на распространение туберкулеза и ВИЧ-инфекции.
– У медицинских работников было подозрение, что пандемия коронавируса повлияла на возникновение будущих осложнений при заболевании туберкулезом, поскольку COVID – это быстро развивающееся заболевание, инкубационный период и развитие которого по времени исчисляется в днях, а туберкулез может скрытно развиваться в организме годами и протекать длительное время, – объясняет заведующая лабораторией , доцент кафедры высшей математики Физического факультета НГУ и кафедры математических методов геофизики Механико-математического факультета НГУ Ольга Криворотько.
Если человек болен туберкулезом (особенно если не знает о своем диагнозе) и переболел коронавирусом, это может привести к осложнениям. Будут проблемы с лечением из-за возникновения лекарственной резистентности. Возможно и сокращение длительности инкубационного периода туберкулеза. Однако пока это только теория, которой учёные ищут подтверждения.
Исследования вели в два этапа. Сначала предстояло построить математическую модель и разработать алгоритм, позволяющие выявить в каждом из 86 регионов страны ключевые социально-экономические факторы, влияющие на заболеваемость туберкулезом и его распространение.
На втором этапе нужно построить математическую модель распространения туберкулеза и ВИЧ-инфекции, учитывающую, помимо социально-экономических факторов, еще и эпидемиологические: число людей, переболевших ковидом и получивших естественный иммунитет, число умерших с этим диагнозом (как основным, так и сопутствующим другим заболеваниям).
Ключевые факторы распространения туберкулеза выявлены, они отличаются в регионах России. Исследования проводили с помощью методов машинного обучения и нейросетей. Города разделили на три блока.
– Первый – развитые регионы, которые характеризуются меньшей плотностью населения и более благополучной ситуацией по заболеваемости туберкулезом. Во второй блок вошли их противоположности – регионы с высокой заболеваемостью и большей плотностью населения. Третий блок составили регионы со средними показателями, – рассказала Ольга Криворотько.
С помощью математических моделей ученые построили прогнозы за минувшие годы и сравнили их с реальными историческими данными. Прогнозы, где были учтены социально-экономические факторы, совпали с реальными данными в большей степени, чем те, в которых они не учитывались, особенно в регионах с повышенной заболеваемостью в последние 3 года. Прогнозы на 2022 и 2023 годы оказались достаточно близки к историческим данным, проверить прогноз на 2024 год пока не получится из-за недостатка статистических данных.
Завершить работу по модели прогнозирования заболеваемости туберкулезом на три года вперёд с учётом ковида планируется к сентябрю.
Источник: пресс-служба НГУ
Фото из архива редакции «Навигатора»
Другие новости на тему
Комментарии