В Российской Федерации создается цифровая инфраструктура, предназначенная для противодействия эпидемиям. Реализация этого проекта включает в себя несколько последовательных шагов: на первом этапе осуществляется сбор информации, на основе которой впоследствии разрабатываются стратегии для недопущения распространения эпидемий. Хотя начальный этап практически завершен, инструменты анализа данных, по всей видимости, будут и дальше улучшаться.
В России цифровые технологии для эпидемиологического надзора применяются уже не первый год. В настоящее время у Роспотребнадзора имеется значительное число цифровых платформ, разработанных на основе научно-исследовательских институтов. Например, Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора разработал платформы VGARus и SOLAR для сбора информации об эпидемиологической обстановке, а НИИ системной биологии и медицины Роспотребнадзора недавно продемонстрировал одну из последних разработок — Платформу алгоритмизированного здравоохранения и мониторинга аномалий (ПЛАЗМА). Принципы работы этих платформ «Научной России» проинформировали Елена Ильина, член-корреспондент РАН, заместитель директора НИИ системной биологии и медицины.
«Появление этих систем было обусловлено, прежде всего, пандемией COVID-19. Она значительно ускорила цифровизацию большого объема эпидемиологических данных, которые собирал Роспотребнадзор. В результате была разработана платформа VGARus, предназначенная для геномного мониторинга. Изначально она собирала геномные данные COVID-19, а впоследствии – информацию обо всех возбудителях инфекционных заболеваний в России. Система SOLAR, в свою очередь, связана с лабораториями и получает информацию обо всех проведенных ПЦР-тестированиях, то есть генетических исследованиях на наличие 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.
Далее необходимо разрабатывать прогностические модели на основе полученных данных, чтобы более точно определить, какие действия потребуются при возникновении вспышки эпидемии. В этой цели была разработана Популяционная эпидемиологическая модель (ПОЭМа), которая, используя вычислительные технологии, формирует своего рода «цифровой двойник» всей страны. Как отметила Елена Ильина, основная задача платформ — не лечение заболеваний, а их профилактика.
«Мы воссоздаем отдельные регионы, областные центры, города, села и, в конечном счете, всю страну. Все это мы наполняем цифровыми агентами, имитирующими население. С помощью вычислительной системы мы осуществляем агентное моделирование – другими словами, воспроизводим ситуации, выявленные при анализе больших данных, и можем спрогнозировать последствия, если не будут приняты определенные меры по предотвращению эпидемии. Речь может идти о возникновении вспышек инфекции и различных сценариях ее распространения. Таким образом, если в реальности возникнет какой-либо очаг инфекции, мы заранее будем знать, какие действия необходимо предпринять, и сможем выполнить их максимально оперативно», — рассказала Елена Ильина.
В настоящее время цифровые платформы эволюционируют по двум основным направлениям. Прежде всего, ведется сбор информации, включая данные, которые ранее не были оцифрованы. Ученая отмечает, что этот этап реализован на 90%: платформы обрабатывают обширный объем данных, поступающих в режиме онлайн для последующей обработки в вычислительных системах. Кроме того, улучшаются способы анализа данных. В этой области возможны различные сценарии развития, например, не исключено, что в скором времени для разработки новых моделей прогнозирования будет применяться искусственный интеллект.
Материал создан при содействии Российской академии наук
Фотография: из архива «Научной России», автор — Ольга Мерзлякова