МТУСИ: ML-модель прогнозирования вспышек инфекционных заболеваний

В МТУСИ разработали ИИ-модель для прогнозирования вспышек инфекционных заболеваний с горизонтом 6–8 недель. Модель построена на анализе временных рядов с интеграцией климатических факторов и эпидемиологических данных. Обучение проводилось на данных о заболеваемости малярией в Анголе за 2000–2025 годы. По оценке разработчиков, модель способна выявлять сложные закономерности, которые традиционные системы прогнозирования часто не обнаруживают. Разработчики рассчитывают на применение модели в России для прогнозирования сезонных заболеваний и поддержки принятия решений в здравоохранении при наличии качественных данных.

Вендор и технология: МТУСИ; машинное обучение на временных рядах с интеграцией климатических факторов и эпидемиологических данных.

Традиционные системы эпидемиологического прогнозирования не улавливают сложные нелинейные закономерности в динамике заболеваемости. Климатические факторы, влияющие на сезонные вспышки, учитываются в моделях слабо или не учитываются вовсе. Без заблаговременного прогноза органы здравоохранения не успевают перераспределить ресурсы к пику заболеваемости.

• Прогнозировать вспышки инфекционных заболеваний на 6–8 недель вперёд

• интегрировать климатические факторы в модель

• выявлять закономерности, недоступные традиционным системам

• обучить модель на длинном ряде реальных данных

• применить подход к прогнозированию сезонных заболеваний в России

• Результаты

• Прогностический горизонт 6–8 недель

• обучение на данных о малярии в Анголе за 2000–2025 годы (25 лет наблюдений)

• выявление сложных закономерностей, не обнаруживаемых традиционными системами

• планируется применение для сезонных заболеваний в России Нагрузка и масштаб

• Обучающие данные за 25 лет (2000–2025), горизонт прогноза 6–8 недель