Заказчики: ФКУЗ РосНИПЧИ Микроб Роспотребнадзора Саратов; Фармацевтика, медицина, здравоохранение Продукт: DeductorДата проекта: 2013/11 — 2013/12
|
Технология: Data Mining
Технология: Data Quality - Качество данных
|
Постановка задачи
За последние годы в отдельных регионах страны участились вспышки проявлений эпидемических процессов крымской геморрагической лихорадки (КГЛ). Так как это сложная клиническая болезнь с высокой вероятностью летальных исходов, появилась острая необходимость в прогнозировании подобных вспышек для оперативного проведения профилактических мероприятий.
Поставленная задача усложнялась необходимостью учета внешних факторов, оказывающих большое влияние на всплески проявлений эпидемических процессов. Также при разработке необходимо учитывать простоту интеграции с различными системами и сервисами.
Решение
Для решения задачи были собраны данные со всех субъектов РФ, где были зафиксированы случаи заражение данным заболеванием. В процессе изучения исторических данных, были выявлены зависимости количества больных от климатических условий, таких как температура воздуха, относительная влажность и т.п. Таким образом, были определены значимые факторы, используемые в дальнейшем для построения математической модели, описывающей протекание данного процесса и прогнозирующей его будущего значения.
Описание проекта: РосНПЧИ Микроб
При построении модели основным критерием, помимо точности прогноза, было универсальность модели, так как данная модель должна быть применима ко всем субъектам РФ, независимо от климатического пояса и условий.
Результат
В результате была построена оптимальная модель, которая автоматически выявляет наиболее значимые факторы для каждого субъекта РФ, и подает их на вход самообучающегося алгоритма.
При поступлении новых данных происходит автоматическое обновление и переобучение модели, после чего результаты прогноза поступают на веб-сайт РосНПЧИ Микроб: http://www.microbe.ru/. В то же время интеграция с ГИСом позволяет представить результаты прогноза в наиболее комфортном виде для оценки масштабов эпидемии, как на локальном, так и на федеральном уровне.