ИИ-модель МТУСИ предсказывает вспышки инфекций за 6–8 недель
Гибридную систему искусственного интеллекта для прогнозирования вспышек инфекционных заболеваний разработали в Московском техническом университете связи и информатики (МТУСИ). Она объединяет машинное обучение, анализ временных рядов, климатических и эпидемиологических данных.
Обучение модели проводилось на данных о заболеваемости малярией в Анголе с 2000 по 2025 год. После этого система научилась предсказывать эпидемиологическую ситуацию на срок от шести до восьми недель.
Студент факультета кибербезопасности МТУСИ Жоаким Тимотео отметил, что особенность разработки — сочетание нескольких аналитических подходов, позволяющее выявлять сложные закономерности. Цель — не просто прогнозировать число случаев, а дать органам здравоохранения инструмент для раннего выявления риска вспышек и оптимизации ресурсов.
Универсальная архитектура модели позволяет адаптировать ее для других стран, включая Россию. В перспективе технологию планируют применять для прогнозирования сезонного гриппа, туберкулеза и новых вирусных заболеваний с пандемическим потенциалом, например коронавируса.
Врач-инфекционист «Инвитро» Андрей Поздняков пояснил, что наибольший пандемический потенциал имеют респираторные инфекции, вызванные РНК-вирусами, из-за их высокой скорости мутаций. Он также указал на угрозу устойчивых к антибиотикам бактерий и расширение ареала переносчиков инфекций вследствие изменения климата.
Операционный директор компании «АрхиТех ИИ» Артем Карпов назвал разработку перспективным прототипом, но подчеркнул необходимость обучения на отечественных данных и тестирования с эпидемиологами для практического применения в России.
