Цифровые платформы меняют правила игры в борьбе с эпидемиями в России

В России создают цифровую экосистему для контроля и предотвращения эпидемий. Первым этапом стало накопление большого объема данных, затем разрабатываются аналитические инструменты для прогнозирования и предупреждения вспышек болезней. По информации Научной России, сбор данных уже практически завершён, а технологии анализа продолжают развиваться.

Цифровые решения для эпиднадзора в России применяются давно. В распоряжении Роспотребнадзора работают несколько платформ, созданных ведущими научно-исследовательскими институтами. Центральный НИИ эпидемиологии разработал VGARus и SOLAR — системы для сбора и обработки информации о эпидемиологической ситуации. Платформа ПЛАЗМА, представлена недавно учреждением НИИ системной биологии и медицины, объединяет данные лабораторных исследований и мониторинга здоровья населения. Об этих технологиях подробно рассказала эксперт, член-корреспондент РАН Елена Ильина.

«Пандемия COVID-19 стала мощным толчком к цифровизации эпидемических данных, — объясняет Елена Ильина. — VGARus начал с геномного мониторинга коронавируса, а затем включил информацию обо всех возбудителях инфекций. SOLAR подключен напрямую к лабораториям и получает результаты ПЦР-тестов, что дополняет VGARus, предоставляя полный спектр генетических данных».

Еще одна система, EpidSmart, интегрирует эпидемиологическую информацию с экономическими, географическими и климатическими параметрами регионов. Это помогает выстраивать точные прогнозы развития эпидемий. ПЛАЗМА, в свою очередь, собирает биохимические и иммунологические показатели, а также результаты обычных анализов крови, предоставляя комплексную картину состояния здоровья населения.

По словам Ильиной, следующий шаг — создание прогностических моделей для оперативного реагирования на вспышки. В числе таких инструментов — Популяционная эпидемиологическая модель (ПОЭМа), которая с помощью вычислительных технологий формирует «цифрового двойника» страны. Она имитирует реакцию населения на распространение инфекций и помогает спрогнозировать последствия, если не принять необходимые меры.

«Мы воспроизводим карантинные зоны — регионы, города, сельские территории, — рассказывает Елена Ильина. — Каждый участок «заполняем» цифровыми агентами, моделирующими поведение и здоровье людей. Это агентное моделирование дает возможность просчитать развитие эпидемий и оценить эффект различных мер. Таким образом, появление очага инфекции в реальной жизни не станет неожиданностью — мы заранее знаем, что делать и как быстро отреагировать».

Сейчас развитие платформ ведется в двух направлениях: сначала завершается процесс цифровизации всех доступных эпидемиологических данных (включая те, что раньше не оцифровывались), а затем совершенствуются методы их анализа. По словам Ильиной, задача выполнена почти на 90%, а в перспективе возможно активное применение искусственного интеллекта для повышения точности прогноза и формирования новых моделей.

Материал подготовлен при поддержке Российской академии наук

Фото: Ольга Мерзлякова / «Научная Россия» архив