ИИ-модель из МТУСИ предсказывает вспышки инфекций за 6–8 недель

Гибридную систему искусственного интеллекта, способную прогнозировать вспышки инфекционных заболеваний, создали в Московском техническом университете связи и информатики (МТУСИ). Разработка объединяет методы машинного обучения, анализ временных рядов, климатических и эпидемиологических данных.

Модель обучали на данных о заболеваемости малярией в Анголе за 2000–2025 годы. После обучения система научилась предсказывать развитие эпидемиологической ситуации на срок от шести до восьми недель.

Как отметил студент факультета кибербезопасности МТУСИ Жоаким Тимотео, особенность модели — сочетание нескольких аналитических подходов, что позволяет выявлять сложные закономерности. Цель — не просто прогнозировать число случаев, а предоставить органам здравоохранения инструмент для раннего выявления риска вспышек и оптимизации ресурсов.

Архитектура модели универсальна, поэтому ее можно адаптировать для других стран, включая Россию. В перспективе технологию планируют использовать для прогнозирования сезонного гриппа, туберкулеза и новых вирусных заболеваний с пандемическим потенциалом, таких как коронавирус.

Врач-инфекционист «Инвитро» Андрей Поздняков пояснил, что наибольший пандемический потенциал имеют респираторные инфекции, вызываемые РНК-вирусами, из-за их высокой скорости мутаций. Он также отметил угрозу устойчивых к антибиотикам бактерий и расширение ареала переносчиков инфекций из-за 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.