В России разрабатывается цифровая инфраструктура для борьбы с эпидемиями. Этот путь состоит из нескольких этапов: сначала собираются данные, после чего на их основе разрабатываются методы для предотвращения эпидемических вспышек. И если первый этап практически пройден, то механизмы анализа данных, очевидно, еще будут совершенствоваться.
Цифровые технологии для эпидемиологического контроля используются в России достаточно давно. Сейчас в распоряжении Роспотребнадзора есть большое количество цифровых платформ на базе научно-исследовательских институтов. Так, например, Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора создал платформы VGARus и SOLAR для сбора данных по эпидемической ситуации, а НИИ системной биологии и медицины Роспотребнадзора недавно представил одну из новейших разработок — Платформу алгоритмизированного здравоохранения и мониторинга аномалий (ПЛАЗМА). О принципах работы этих платформ «Научной России» рассказала Елена Ильина, член-корреспондент РАН, замдиректора НИИ системной биологии и медицины.
«Серьезным посылом для появления этих систем послужила пандемия COVID-19. Она сильно подстегнула процесс цифровизации многочисленных эпидемиологических данных, сбором которых занимался Роспотребнадзор. Так была создана платформа VGARus, предназначенная для геномного мониторинга. Сначала она собирала геномные данные COVID-19, а потом уже всех возбудителей инфекционных заболеваний на территории России. Система SOLAR, в свою очередь, соединена с лабораториями и получает все данные о ПЦР-тестированиях — то есть о генетических тестированиях наличия возбудителей. Таким образом, эти две платформы дополняют друг друга», — рассказала Елена Ильина.
Также Елена Ильина отметила систему EpidSmart, которая с помощью корпоративных информационных систем сопоставляет эпидемиологические данные с экономическими, географическими, климатическими особенностями регионов и, таким образом, позволяет делать прогнозы. Что касается ПЛАЗМА, то она подключена к данным биохимических и иммунологических исследований, а также общих анализов крови. Таким образом, Роспотребнадзор получает комплексные данные о состоянии здоровья населения.
Следующий шаг — на основе этих данных создавать прогностические модели, которые позволят лучше понять, какие меры нужно будет принять в случае вспышки эпидемии. Для этого была создана Популяционная эпидемиологическая модель (ПОЭМа), которая с помощью вычислительных технологий буквально создает «цифрового двойника» всей страны. Как подчеркнула Елена Ильина, цель, для которой создаются платформы — не лечить, а предотвращать болезни.
«Мы воспроизводим отдельные регионы, областные центры, города, села и, наконец, страну целиком. Все это мы «заселяем» цифровыми агентами, которые моделируют население. С помощью вычислительной системы мы проводим агентное моделирование — то есть проигрываем те ситуации, которые видим при анализе больших данных, и можем спрогнозировать, что будет, если мы не предпримем определенные противоэпидемические меры. Это может быть вспышка инфекции, разные варианты распространения инфекции. Таким образом, если какой-то очаг инфекции возникнет в реальности, мы уже будем знать, какие меры следует принять, и сможем сделать это максимально быстро», — рассказала Елена Ильина.
Сейчас цифровые платформы развиваются в двух направлениях. Во-первых, продолжается сбор данных — в том числе в таких местах, где эти данные еще не оцифрованы. По словам ученой, этот процесс завершен на 90% — платформы охватывают большой массив данных, которые сразу, в режиме онлайн, поступают на обработку в вычислительные системы. Во-вторых, совершенствуются методы анализа данных. И здесь уже могут быть разные варианты развития событий — например, не исключено, что в ближайшем будущем для создания новых моделей прогнозирования будет использоваться искусственный интеллект.
Новость подготовлена при поддержке Российской академии наук
Фото: Ольга Мерзлякова / «Научная Россия» архив
