Статья: ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ЭПИДЕМИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ВИЧИНФЕКЦИИ В УРАЛЬСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ (2026)

Читать онлайн

Цель: создание математической модели для прогнозирования развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции в Уральском федеральном округе РФ (УФО) с учетом социально-экономического показателя и показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией.

Материалы и методы. В исследовании использована динамика показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в УФО за период с 1998 по 2023 г. В качестве предиктора использовался экономический показатель — безработица за период 1991–2024 гг. С целью учета временной зависимости и возможных отложенных эффектов влияния доходов на заболеваемость был сформирован лаговый набор показателя со сдвигом до 6 лет. Для построения прогностической модели применялись искусственные нейронные сети (ИНС). В качестве базовой архитектуры ИНС использовалась радиальнобазисная функция (РБФ). Обучение проводилось с помощью модуля SANN программного пакета STATISTICA 12. Данные были разделены на обучающую и тестовую выборки (85/15), для валидации применялась кросс-проверка на скрытом периоде 2021–2023 гг. Для оценки точности прогноза использовались коэффициент детерминации, а также средняя абсолютная ошибка и средняя абсолютная процентная ошибка. Эти показатели рассчитывались как на обучающей и тестовой выборках, так и в ходе кросс-проверки и экстраполяции прогнозных значений.

Результаты и их обсуждение. Для прогнозирования заболеваемости ВИЧ-инфекцией в УФО построены и протестированы 1000 моделей ИНС РБФ, из которых 20 с наилучшими метриками были отобраны для прогнозирования. Лучшая модель (РБФ 3–16–1) продемонстрировала высокую точность: коэффициент детерминации R2=0,9, средняя абсолютная ошибка MAD=6,8. Сформирован прогноз заболеваемости ВИЧ-инфекцией до 2028 года, который составит 81,4о/оооо. С учетом других обученных ИНС РБФ c метриками качества, превышающих 0,9 уровень заболеваемости, в 2028 году ожидается в диапазоне от 45,9о/оооо до 112о/оооо.

Заключение. Прогноз заболеваемости ВИЧ-инфекции в УФО, опирающийся на экономический предиктор, показал высокую точность на основании метрик качества. Учет безработицы с лагом 6 лет позволил учесть социально-экономические факторы. Использование прикладного ПО со встроенными функциями прогнозирования с помощью ИНС делает методику доступной специалистам и создает основу для профилактических стратегий и управленческих решений в сфере здравоохранения.

Ключевые фразы: ВИЧ, заболеваемость, машинное обучение (machine learning), радиально-базисная функциональная нейронная сеть (рбф), прогнозирование, БЕЗРАБОТИЦА
Автор (ы): Маковская Яна Валерьевна (Makovskaya Y. V.), Питерский Михаил Валерьевич (Piterskiy M. V.), Иванова Анастасия Олеговна (Ivanova A. O.), Михайленко Юлия Александровна (Mihaylenko Y. A.), Панова Анна Евгеньевна (Panova A. E.), СЕМЁНОВ Александр Владимирович (SEMENOV A. V.)
Журнал: ВИЧ-ИНФЕКЦИЯ И ИММУНОСУПРЕССИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Клиническая медицина
УДК
616. Патология. Клиническая медицина
Для цитирования:
МАКОВСКАЯ Я. В., ПИТЕРСКИЙ М. В., ИВАНОВА А. О., МИХАЙЛЕНКО Ю. А., ПАНОВА А. Е., СЕМЁНОВ А. В. ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ЭПИДЕМИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ВИЧИНФЕКЦИИ В УРАЛЬСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ // ВИЧ-ИНФЕКЦИЯ И ИММУНОСУПРЕССИИ. 2026. № 1, ТОМ 18
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.