Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U009195, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи МОДЕЛЮВАННЯ ПОШИРЕННЯ ТУБЕРКУЛЬОЗУ ЗА РЕГІОНАМИ В УКРАЇНІ Автор Бойко Н. І.Работягов Д. С.Boyko N. I.Rabotiahov D. S. Дата публікації 26-12-2024 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/315870 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Моделювання поширення туберкульозу на території України є особливо актуальним у зв’язку зі зростанням числа випадків захворювання, зокрема у 2023 році. Мета роботи є вирішення задач моделювання шляхом застосування сучасних методів машинного навчання та аналізу даних для побудови прогностичних моделей поширення туберкульозу на регіональному рівні. Метод. Для моделювання поширення туберкульозу на регіональному рівні в Україні пропонується використовувати кілька підходів, таких як SIR модель, клітинні автомати та Random Forest. Кожен з цих методів має свої унікальні переваги та може забезпечити детальніше розуміння динаміки поширення захворювання. SIR модель (Susceptible-Infectious-Recovered) є класичною епідеміологічною моделлю, яка описує розповсюдження інфекційних захворювань у популяції. Модель передбачає три групи населення: S (Susceptible) – сприйнятливі до інфекції; I (Infectious) – інфіковані та здатні передавати інфекцію; R (Recovered) – ті, хто одужав та отримав імунітет. Клітинні автомати є дискретною моделлю, що використовує решітку клітин для моделювання просторово-часових процесів. Кожна клітина може перебувати у різних станах (наприклад, здорова, інфікована, імунна) та змінювати свій стан залежно від стану сусідніх клітин. Random Forest є методом машинного навчання, що використовує ансамбль дерев рішень для класифікації або регресії. Цей метод може бути застосований для прогнозування поширення туберкульозу на основі великої кількості вхідних параметрів. Використання цих методів дозволить провести глибокий аналіз та отримати комплексні результати щодо поширення туберкульозу на регіональному рівні в Україні. Це, в свою чергу, сприятиме розробці ефективних стратегій боротьби з хворобою та покращенню здоров’я населення. Результати. Були детально описані та проаналізовані результати застосування методів Random Forest і SIR. Для Random Forest були оцінені метрики MSE та R2, що показали високу точність передбачень. У випадку моделювання алгоритмом SIR, за допомогою візуальної оцінки результатів, було виявлено недостатню точність, що обумовлено недоліками моделі. Порівнюючи обрані методи з іншими дослідженнями, було зроблено висновок про необхідність розгляду більш складних алгоритмів для отримання більш точних результатів. Висновки. На основі результатів дослідження можна зробити висновок про достатню ефективність методу Random Forest для та прогнозування уразливих соціальних груп населення та слабку ефективність алгоритму SIR для моделювання поширення туберкульозу. Для подальшого розвитку дослідження рекомендується розгляд більш складних алгоритмів та врахування додаткових факторів, що впливають на поширення захворювання. Крім того, для кращого розуміння подальших дій для поротьби з хворобою, доцільно буде провести симуляцію поширення туберкульозу серед населення України. Додано в НРАТ 2026-02-15 Закрити