Перспективи застосування штучного інтелекту для прогнозування поширення туберкульозної інфекції в Європейському регіоні ВООЗ

Анотація

Мета роботи — проаналізувати перспективи застосування нейромереж для створення геопросторової моделі передачі туберкульозної інфекції і прогнозування її поширення в Європейському регіоні ВООЗ з використанням доступних аналітичних баз.

Матеріали та методи. Дослідження виконано у період з жовтня 2022 р. до березня 2023 р. Як основне джерело досліджень використано цифровий доступ до таких повнотекстових і реферативних баз даних: EBSCO Information Base Package, найбільша в світі єдина реферативна та науково-метрична платформа Scopus, вільнодоступна пошукова система Google Scholar, MEDLINE з повним текстом, Dyna Med Plus, EBSCO eBooks Clinical Collection, реферативна і науково-метрична база даних наукових публікацій Thomson Reuters Web of Science Core Collection WoS, статистичні дані МОЗ України та Центру громадського здоров’я, SCIE, SSCI, онлайн-база даних Національної наукової медичної бібліотеки України, AHCI.

Результати та обговорення. Міграційні процеси в Європі є глобальною тенденцією і створюють складнощі для країн, які приймають мігрантів. Несприятливі умови життя, тісний контакт, погане харчування, психічний і фізичний стрес — те, з чим стикаються біженці та мігранти. Поєднання цих чинників ризику і недостатній доступ до медичних послуг підвищує вразливість біженців до туберкульозної інфекції. Крім того, затримка з діагностикою призводить до поганих результатів лікування та продовження передачі інфекції іншим особам.
Оптимальним шляхом прогнозування поширення інфекції туберкульозу (ТБ) у містах Європи, в які прибула значна кількість мігрантів з України, є створення математичної моделі із застосуванням аналітичної технології нейромереж та штучного інтелекту. За допомогою аналізу великої кількості даних штучний інтелект може швидко та ефективно виявляти зв’язки між різними чинниками та прогнозувати розвиток епідемії. Наприклад, штучний інтелект може аналізувати дані про захворюваність на ТБ у різних регіонах світу, а також дані про кількість хворих на інші захворювання, які можуть впливати на імунну систему людини, і спрогнозувати розвиток епідемії в майбутньому.

Висновки. Актуальним є створення математичної моделі та розробки на її основі програми-симулятора геопросторового функціонування міста і взаємодії людей протягом доби. Розуміння природного перебігу ТБ серед недавно прибулих мігрантів є важливим для визначення способів боротьби з ТБ у таких популяціях.