Команда ученых из университета Джона Хопкинса разработала новый способ точного прогноза вспышек лихорадки денге за несколько недель до их возникновения.
Новый метод, назван масштабируемой моделью прогнозирования инфекционных заболеваний и выделяет отношения между клиническими, метеорологическими, климатическими и социально-политическими данными в Перу и на Филиппинах. Этот метод может быть использован в любом географическом регионе и рассматривать различные данные, влияющие на здоровье отдельно взятого ареала.
Данная информация может быть направлена на оказание помощи лицам, планирующим и оценивающим риски развития заболеваний в конкретном географическом регионе в определенный промежуток времени. Исследователи могут предсказывать тяжесть и массовость данного заболевания в определенное время, используя оригинальные аналитические и статистические методы.
«Мы можем предсказать вспышку заболевания на том этапе, пока болезнь еще не присутствует в данном регионе. Это имеет огромное значение для уменьшения силы вспышки», — говорит Шри Льюис, автор исследования.
Данный метод прогнозирования использует математические правила для извлечения связи между несколькими переменными в наборе данных. Благодаря этому с помощью сформированного классификатора можно прогнозировать будущие вспышки заболеваемости. В случае данного исследования, ученые рассматривали лихорадку денге, второе наиболее распространенное заболевание, которое влияет более чем на реть населения в мире.
«Наше прогнозирование призвано помочь представителям здравоохранения принимать обоснованные решения по смягчению протекания эпидемий, более эффективно защищать население. Именно благодаря тому, что о вспышке можно узнать заранее, прежде чем заболеванием будет охвачено население, обеспечит врачам возможность защитить людей».
В данный момент исследователи разрабатывают более точные настройки расчетов, чтобы иметь возможность прогнозировать и менее массовые вспышки заболеваний. «Денге — это отправная точка нашей работы, данные по этому заболеванию были более доступны чем все остальные. Сейчас мы работаем над прогнозированием ряда других заболеваний, в частности, таких как малярия и грипп», — объяснил Льюис.
Суть метода заключается в сборе, обработке и анализе нетрадиционных источников данных для определения активности заболевания в обществе. Обработка данных производится с помощью специально разработанного программного обеспечения, которое может использовать для составления прогнозов разный набор данных, включая самый минимальный. Но в этом случае прогноз будет не достаточно точным. На данном этапе исследователи пытаются разработать недорогую специализированную систему для сбора и отслеживания информации о распространении заболеваний.
