Эпидемии предскажут по соцсетям

1126

Мониторинг людей с большим кругом общения позволяет с помощью искусственного интеллекта предсказывать эпидемии на ранней стадии по графу социальных связей, который может быть получен с помощью сбора и анализа данных социальных сетей. Об этом сообщил директор Института системного программирования им. В.П. Иванникова РАН академик Арутюн Аветисян. Соответствующий доклад представлен 8 октября на II съезде медицинских статистиков Москвы. Экосистему с возможностью обработки больших массивов данных институт сейчас создает в партнерстве с Первым МГМУ им. И.М. Сеченова, пишет «Медвестник».

медицинская статистика, прогнозы, аналитика, эпидемия, соцсети, Алексей Панов

- Медицинская статистика основывается на больших разнородных данных. Помимо задачи хранения и анализа медицинских данных на любом субъектном уровне присутствует проблема определения их достоверности. Находясь внутри информационной системы, невозможно сделать какие-либо заключения о достоверности данных. Один из подходов к оценке достоверности данных – обогащение внутренних баз данных (миграционных, налоговых, медицинских) открытыми данными, – пояснил Арутюн Аветисян.

По словам эксперта, это позволит решать задачи в области здравоохранения на качественно ином уровне. Потом бизнес сможет эти проекты коммерциализировать и создавать конкретные решения, нацеленные на определенные ниши.

В заявлении главного организатора мероприятия – НИИ организации здравоохранения и медицинского менеджмента департамента здравоохранения Москвы – говорится, что специалисты обсуждают на съезде возможности изменения подходов к сбору и обработке данных и отказа от устаревших моделей статистического учета информации. Системы искусственного интеллекта уже активно применяются для поддержки принятия клинических решений и обработки огромных массивов данных для математического моделирования эпидемиологических процессов.

- Информация, опубликованная в социальных сетях, доступна для всеобщего использования. Если человек сам сделал ее доступной, никакого противоречия закону тут нет. Тем более что речь идет не о том, чтобы использовать индивидуальную информацию, а именно массив данных. Права гражданина, на мой взгляд, тут никак не будут затрагиваться, – дал юридическую оценку управляющий Центром медицинского права Алексей Панов.

Ранее на базе эпидемиологического симулятора с использованием математической модели SEIR, которая помогает описать динамику распространения болезни, Сбербанк спрогнозировал прирост числа зараженных новой коронавирусной инфекцией, сообщает портал VladMedicina.ru. Было смоделировано четыре варианта развития ситуации. Согласно первому, при котором граждане соблюдают меры безопасности, пик распространения заболевания наступит 8 ноября. Тогда суточный прирост составит 16 864 новых случаев COVID-19.

Если россияне будут изредка нарушать меры профилактики, то пик также наступит 8 ноября, но число выявленных за сутки случаев коронавируса составит 17 645 человек.

При частом нарушении эпидемиологических мер гражданами пик сдвинется на 12 ноября и суточный прирост новых заболевших составит 23 325.


Поделиться
1126
Личный кабинет