Концепция цифровой трансформации системы эпидемиологического надзора
На основе теории академика Б.Л. Черкасского о многоуровневой организации эпидемического процесса сформулирована концепция цифровой трансформации системы эпидемиологического надзора, согласно которой единая информационная аналитическая система (ЕИАС) Роспотребнадзора должна включать в виде отдельных модулей цифровые базы данных о характеристиках эпидемического процесса на разных уровнях его организации, структурированные в зависимости от характера информации, например, результатов эпидемиологического, социально-гигиенического, клинического, серологического, молекулярно-генетического и других видов мониторинга. Поскольку объем совокупной базы данных многоуровневого мониторинга эпидпроцесса будет чрезвычайно большим, сбор, обработка и анализ эпидемиологической информации в полной мере соответствует понятию «Big Data» и требует применения соответствующих технологий, в т.ч. облачных сервисов и цифровых платформ, а также ГИС-технологий. Специальные компьютерные программные решения необходимы для проведения ретроспективного и оперативного эпиданализа в рамках аналитической подсистемы эпидемиологического надзора. Функционирование диагностической подсистемы эпидемиологического надзора с учетом сложности многоуровневой организации эпидемического процесса невозможно без использования искусственного интеллекта. Конечным продуктом цифрового эпидемиологического надзора должен быть эпидемиологический диагноз с обоснованием и выбором наиболее эффективного пути улучшения эпидемиологической ситуации, а также эпидемиологический прогноз, при разработке которого должны использоваться методы математического моделирования.Акимкин В.Г., Михеева И.В.
Ключевые слова
эпидемиологический надзор
цифровая трансформация
структура эпидемического процесса
цифровые технологии
Список литературы
1. Лобзин Ю.В., Рычкова С.В., Усков А.Н., Скрипченко Н.В., Федоров В.В. Современные тенденции инфекционной заболеваемости у детей в Российской Федерации. Кубанский научный медицинский вестник 2020; 27(4): 119–133. https://doi. org/10.25207/1608-6228-2020-27-4-119-133
Lobzin Yu.V., Rychkova S.V., Uskov A.N., Skripchenko N.V., Fedorov V.V.
2. Слись С.С., Ковалев Е.В., Янович Е.Г., Кононенко А.А., Носков А.К. Основные риски формирования чрезвычайной эпидемической ситуации, ассоциированной с новыми респираторными вирусами. Эпидемиология и Вакцинопрофилактика 2022; 21(2): 74-82. https://doi.org/10.31631/2073-3046-2022-21-2-74-82
Slis’ S.S., Kovalev E.V., Yanovich E.G., Kononenko A.A., Noskov A.K.
3. Salathé M. Digital epidemiology: what is it, and where is it going?. Life Sci. Soc. Policy 2018; 14: 1. doi: 10.1186/s40504-017-0065-7
4. Pareek C.S., Smoczynski R., Tretyn A. Sequencing technologies and genome sequencing. J. Appl. Genetics 2011; 52, 413–435. doi. 10.1007/s13353-011-0057-x
5. Терехова А.А., Нелюбина Е.Г., Бобкова Е.Ю., Власова В.Н., Иванов Д.В. Омиксные технологии: правда или быль? Парадигма 2019, (2): 179–182. ISSN 2367-8658
Terekhova A.A., Nelyubina E.G., Bobkova E.Yu., Vlasova V.N., Ivanov D.V. Omics technologies: truth or fiction? Paradigmа 2019; (2): 179–182. (In Russ.). ISSN 2367-8658
6. Жебрун А.Б. Молекулярная, геномная, метагеномная эпидемиология: перспективы. Инфекция и иммунитет 2014; 3(2): 105–106.
Zhebrun A.B.
7. Galea S., Keyes K.M. Epidemiology at the Heart of Population Health Science. Am. J. Epidemiol. 2019; 188(5): 883–885. DOI: 10.1093/aje/kwy222
8. Черкасский Б.Л. Системный подход в эпидемиологии. М.: Медицина, 1988. 288 с.
Cherkassky B.L.
9. Добролюбова Е.И., Южаков В.Н. Комплексная оценка результативности и эффективности санитарно-эпидемиологического надзора. Социум и власть 2020; (6): 40–54. DOI: 10.22394/1996-0522-2020-6-40-54
Dobrolyubova E.I., Yuzhakov V.N.
10. Denisov N.S., Kamenskikh E.M., Fedorova O.S. Trends in Population-Based Studies: Molecular and Digital Epidemiology (Review). Sovremennye tehnologii v medicine 2022; 14(4): 60, https://doi.org/10.17691/stm2022.14.4.07
11. Горяев Д.В., Тихонова И.В. Цифровые технологии в задачах управления санитарно-эпидемиологической ситуацией на уровне субъекта федерации. Здравоохранение Российской Федерации 2022; 66(5): 375–379. https://doi.org/10.47470/0044-197X-2022-66-5-375-379
Goryaev D.V., Tikhonova I.V.
12. Ku W.Y., Nfor O.N., Liu W.H., Tantoh D.M., Hsu S.Y., Wang L. et al. Online community collaborative map: a geospatial and data visualization tool for cancer data. Medicine (Baltimore) 2019; 98(20): e15521. https://doi. org/10.1097/md.0000000000015521
13. Commons R.J., Thriemer K., Humphreys G., Suay I., Sibley C.H., Guerin P.J. et al. The Vivax Surveyor: online mapping database for Plasmodium vivax clinical trials. Int. J. Parasitol. Drugs Drug. Resist. 2017; 7(2): 181–190, https://doi. org/10.1016/j.ijpddr.2017.03.003
14. Dong E., Du H., Gardner L. An interactive web-based dashboard to track COVID-19 in real time. Lancet Infect. Dis. 2020; 20(5): 533–534, https://doi.org/10.1016/s1473 3099(20)30120-1
15. Поликарпов А.В., Голубев Н.А., Огрызко Е.В., Руголь Л.В. История развития геоинформационных систем в мире и их использование в здравоохранении. Врач и информационные технологии 2023; (4): 4–13. DOI:10.25881/18110193_2023_4_4
Polikarpov A.V., Golubev N.A., Ogryzko E.V., Rugol L.V.
16. Абдрахманова Г.И., Васильковский С.А., Вишневский К.О., Гершман М.А., Гохберг Л.М., Гребенюк А.Ю. и др. Цифровая трансформация: ожидания и реальность: докл. к XXIII Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2022 г. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. 221 с.
Abdrakhmanova G.I., Vasilkovsky S.A., Vishnevsky K.O., Gershman M.A., Gokhberg L.M., Grebenyuk A.Yu. et al.
17. Акимкин В.Г., Семененко Т.А., Хафизов К.Ф., Углева С.В., Дубоделов Д.В., Колосовская Е.Н. Стратегия геномного эпидемиологического надзора. Проблемы и перспективы. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии 2024; 101(2):online-first. https://doi.org/10.36233/0372-9311-507
Akimkin V.G., Semenenko T.A., Khafizov K.F., Ugleva S.V., Dubodelov D.V., Kolosovskaya E.N. Strategy of genomic epidemiological surveillance. Problems and prospects. Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology 2024; 101(2):online-first. (In Russ.). DOI: 10.36233/0372-9311-507
18. Косова А.А., Чалапа В.И., Ковтун О.П. Методы моделирования и прогнозирования динамики эпидемического процесса инфекционных болезней. Уральский медицинский журнал 2023; 22(4): 102−112. DOI: 10.52420/2071-5943-2023- 22-4-102-112
Kosova A.A., Chalapa V.I., Kovtun O.P.
19. Мазилов С.И., Долич В.Н., Поздняков М.В. Информационные технологии и математическое моделирование в эпидемиологии ожирения и других хронических неинфекционных заболеваний. В кн.: Фундаментальные и прикладные аспекты анализа риска здоровью населения. Материалы всероссийской науч.-практ. интернет-конф. молодых ученых и специалистов Роспотребнадзора с международным участием (Пермь, 11−13 октября 2023 г.). Пермь, 2024. 372 с.
Mazilov S.I., Dolich V.N., Pozdnyakov M.V.
Об авторах / Для корреспонденции
Акимкин Василий Геннадьевич ― академик РАН, д.м.н., профессор, директор, Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора, Москва, Россия; vgakimkin@yandex.ru; https://orcid.org/0000-0001-8139-0247Михеева Ирина Викторовна ― д.м.н., профессор, заведующая лабораторией иммунопрофилактики, Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора, Москва, Россия; Irina_Mikheeva@mail.ru; https://orcid.org/0000-0001-8736-4007
Также по теме
