ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ РАЗВИТИЯ И УКРЕПЛЕНИЯ СИСТЕМЫ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)
ISSN: 3034-1981 (Print) ISSN: 3034-199Х (Online)
Аннотация
Искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в современной медицине, особенно в эпидемиологии, благодаря своей способности аккумулировать и анализировать в реальном времени большие объемы эпидемиологических данных, выявлять тенденции и закономерности, прогнозировать возникновение и развитие сложных процессов, эпидемий и пандемий, и помогать в подготовке решений для их контроля и предотвращения.
Наблюдаемое в последние годы активное использование технологий и методов ИИ, в частности машинного обучения и нейросетей, для развития и совершенствования системы санитарно-эпидемиологического надзора позволяет улучшить процессы мониторинга, анализа и прогнозирования распространения инфекционных заболеваний, в т.ч. способных вызвать глобальные пандемии, такие как грипп и COVID-19. Эти методы применяются как для раннего выявления вспышек инфекций, определения текущих рисков для населения, так и для разработки стратегий эпидемиологического контроля, которые при соблюдении необходимой конфиденциальности и этических норм работы с медицинскими данными могут способствовать быстрому и эффективному реагированию на угрозы общественному здоровью, а также поиску инновационных подходов и методов борьбы с инфекциями. Исходя из этого, применение ИИ в эпидемиологическом надзоре имеет широкие перспективы, помогая усилить его эффективность и сберечь время и ресурсы, необходимые для разработки противоэпидемических мер.
Annotation
Artificial Intelligence (AI) is playing an increasingly important role in modern medicine, particularly in epidemiology, due to its ability to analyze large volumes of epidemiological data in real-time, identify trends and patterns, predict the emergence and development of complex processes, epidemics and pandemics, and assist in preparing solutions for their control and prevention.
The active use of AI technologies and methods in recent years, particularly machine learning and neural networks, for the development and improvement of the sanitary and epidemiological surveillance system allows for better monitoring, analysis, and forecasting of the spread of infectious diseases, including those capable of causing global pandemics, such as influenza and COVID-19. These methods are employed for early detection of infection outbreaks, assessing current risks to the population, and developing epidemiological control strategies, which, while ensuring necessary confidentiality and ethical standards in handling medical data, can facilitate rapid and effective responses to public health threats, as well as the search for innovative approaches and methods to combat infections.
Thus, the application of AI in epidemiological surveillance has broad prospects, helping to strengthen its effectiveness and to save time and resources needed for the development of anti-epidemic measures.