Публикации автора

Цель: создание математической модели для прогнозирования развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции в Уральском федеральном округе РФ (УФО) с учетом социально-экономического показателя и показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией.

Материалы и методы. В исследовании использована динамика показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в УФО за период с 1998 по 2023 г. В качестве предиктора использовался экономический показатель — безработица за период 1991–2024 гг. С целью учета временной зависимости и возможных отложенных эффектов влияния доходов на заболеваемость был сформирован лаговый набор показателя со сдвигом до 6 лет. Для построения прогностической модели применялись искусственные нейронные сети (ИНС). В качестве базовой архитектуры ИНС использовалась радиальнобазисная функция (РБФ). Обучение проводилось с помощью модуля SANN программного пакета STATISTICA 12. Данные были разделены на обучающую и тестовую выборки (85/15), для валидации применялась кросс-проверка на скрытом периоде 2021–2023 гг. Для оценки точности прогноза использовались коэффициент детерминации, а также средняя абсолютная ошибка и средняя абсолютная процентная ошибка. Эти показатели рассчитывались как на обучающей и тестовой выборках, так и в ходе кросс-проверки и экстраполяции прогнозных значений.

Результаты и их обсуждение. Для прогнозирования заболеваемости ВИЧ-инфекцией в УФО построены и протестированы 1000 моделей ИНС РБФ, из которых 20 с наилучшими метриками были отобраны для прогнозирования. Лучшая модель (РБФ 3–16–1) продемонстрировала высокую точность: коэффициент детерминации R2=0,9, средняя абсолютная ошибка MAD=6,8. Сформирован прогноз заболеваемости ВИЧ-инфекцией до 2028 года, который составит 81,4о/оооо. С учетом других обученных ИНС РБФ c метриками качества, превышающих 0,9 уровень заболеваемости, в 2028 году ожидается в диапазоне от 45,9о/оооо до 112о/оооо.

Заключение. Прогноз заболеваемости ВИЧ-инфекции в УФО, опирающийся на экономический предиктор, показал высокую точность на основании метрик качества. Учет безработицы с лагом 6 лет позволил учесть социально-экономические факторы. Использование прикладного ПО со встроенными функциями прогнозирования с помощью ИНС делает методику доступной специалистам и создает основу для профилактических стратегий и управленческих решений в сфере здравоохранения.