Методи машинного навчання в епідеміологічних дослідженнях

Abstract

Досліджено особливості застосування методів машинного навчання для аналізу, передбачення та контролю епідеміологічного стану, виявлення тенденцій та моделей захворювань. Проведено дослідження та здійснено аналіз різноманітних методів машинного навчання для систематизації та порівняння епідеміологічних даних. Починаючи з класичних підходів, таких як лінійна регресія та дерева рішень, розглянуто їхні переваги та обмеження. Також розглянуто та запропоновано використання методів глибокого навчання, таких як згорткові нейронні мережі та рекурентні нейронні мережі, для ефективного аналізу складних взаємозв'язків у епідеміологічних даних. Детально досліджено та наведено переваги та обмеження кожного методу та їхні потенційні застосування для прогнозування епідеміологічної ситуації та виявлення ризикових чинників захворювань. Наведено порівняння точності різних методів на прикладі декількох вірусних захворювань. Проаналізовано наявні проблеми та обмеження у використанні машинного навчання у прогнозуванні інфекційних захворювань. Було проаналізовано також дослідження у разі поєднання декількох методів і їх результати. Розглянуто вимоги до вхідних даних і показники, які є важливими під час вибору вхідних даних для методів машинного навчання. Розглянуто останні високоякісні дослідження, де було застосовано методи машинного навчання до даних реального світу та оцінено ефективність цих моделей у прогнозуванні поширення та початку інфекційних захворювань. Розглянуто дослідження на вхідних даних різного характеру, отриманих із різних джерел та зібраних у різних регіонах світу щодо декількох інфекційних захворювань. Проаналізовано ефективність методів виявлення залежності між тенденціями захворювання та географічним розповсюдженням, а також враховано сезонність, особливості місцевості та інші відмінності. Наведено висновки щодо наявних можливостей та перспектив використання методів машинного навчання для аналізу та прогнозування епідеміологічних даних, а також розроблено список критеріїв, за якими можна оцінити доцільність використання методу машинного навчання для оцінювання та прогнозування епідеміологічного стану.