Разрабатываемые алгоритмы будут анализировать информацию из медицинских баз. С их помощью исследователи хотят улавливать незаметные для человека моменты, в которые происходит изменение распределения или структуры данных. Если изменение одного показателя окажется значимым, алгоритм подаст сигнал тревоги, за которым должны последовать организационные решения.
Сейчас момент начала эпидемии определяется, исходя из пересечения эпидемиологических порогов по тому или иному заболеванию, объясняет математик Томского государственного университета Евгений Пчелинцев. Но бывают ситуации, когда порог формально не превышен, а эпидемия уже началась.
«Далее нарастание количества заболевших идет «по экспоненте» и сдерживающие меры, например, в виде карантина, уже не дают того эффекта, как при раннем выявлении эпидемии, — говорит Пчелинцев. — С подобной ситуацией в начале пандемии [коронавируса] столкнулась Италия. Своевременное принятие мер могло бы значительно снизить социальные и экономические потери».
Томские ученые полагают, что использование их разработки в эпидемиологическом анализе поможет на порядок улучшить надежность и качество статистических выводов, а точность работы модели составит не менее 95%.
Созданные алгоритмы будут работать как для ранее известных инфекций, так и новых заболеваний. Они не только помогут определять момента начала эпидемии, но и позволят оценивать эффективность карантинных мер и принимать решение об их ослаблении или ужесточении.
Вместе с томскими математиками в реализации проекта участвуют исследователи Руанского и Гаврского университетов (Франция), а также федерального научного центра гигиены Роспотребнадзора.
Ранее Тайга.инфо писала про алгоритмы для чтения мыслей россиян и определения загрязнения воздуха в Красноярске.
Илья Кабанов, научный обозреватель Тайги.инфо (@metkere)