Вступ. Епідеміологія – це галузь медичної науки, яка вивчає причини виникнення, розповсюдження та припинення захворюваності серед населення, розробку заходів боротьби з хворобами та їх профілактику. Епідеміологія відіграє ключову роль у громадському здоров’ї та допомагає розробляти ефективні стратегії для управління системою охорони здоров'я з метою попередження та контролю над захворюваннями. Основні задачі епідеміології включають в себе:
- вивчення частоти захворюваності: інциндентність, превалентність та розподілу захворюваності в популяції: визначення груп ризику, територій ризику та часу ризику;
- визначення причин захворюваності, в тому числі вивчає чинники, які впливають на захворюваність: наприклад, вплив навколишнього середовища, шкідливі та інші фактори ризику;
- розробку, впровадження стратегій та заходів для запобігання поширеності захворюваності, включаючи вакцинацію, гігієнічні стандарти, заходи інфекційного контролю тощо;
- визначення ефективних інтервенцій та програм для контролю над поширенням захворювань, управління епідеміями та пандеміями;
- вивчення впливу чинників ризику на виникнення захворювань в різних групах населення;
- збір та аналіз статистичних даних про захворюваність для розуміння розподілу та тенденцій захворювань по територіям та в часі.
Результати та обговорення. Епідеміологія, як наука, стає все більш складною, особливо за рахунок постійного розвитку нових методів досліджень, джерел збору даних та аналітичних підходів. Епідеміологи залучаються до обробки великої кількості інформації, спрямованої на виявлення закономірностей та асоціацій, які можуть залишатися непомітними в малих масштабах. Сучасні комп'ютерні технології значно полегшують здатність генерувати та збирати різноманітні типи даних [1]. Для успішної організації збору та аналізу інформації важливими стають інноваційне мислення та вміння володіти комп'ютерними навичками на високому рівні. Штучний інтелект (ШІ) може допомогти у вирішенні задач епідеміології і надати нові можливості для аналізу даних, прогнозування та розробки стратегій управління громадським здоров'ям. Штучний інтелект – це набір технологічних інструментів, алгоритмів, які імітують людський інтелект [2,3].
ШІ особливо потужний для діагностики та прогнозування [4]. ШІ може аналізувати великі масиви даних, враховуючи різноманітні чинники, такі як симптоми, географічні дані, соціальні зв'язки та інші, для прогнозування поширення захворювань. Алгоритми машинного навчання можуть виявляти патерни [5], які можуть бути корисні при прийнятті рішень щодо областей, які потребують особливої уваги.
ШІ може використовуватися для створення систем моніторингу (нагляду), які дозволяють відстежувати поширення захворювань та аналізувати зміни, які відбуваються в популяції. Це може допомогти вчасно виявляти нові випадки та реагувати на зростання рівня захворюваності. ШІ може допомогти в оптимізації стратегій реагування на зростання захворюваності. Аналіз даних може надати важливу інформацію про те, які заходи ефективніше всього впроваджувати для боротьби з поширенням захворюваності. Можливе використання ШІ для прискорення процесу розробки та тестування вакцин. За допомогою комп’ютерних алгоритмів можливе проведення аналізу генетичних даних та інформації для ідентифікації потенційних молекул, які можуть бути використані для імунопрофілактики хвороб. ШІ можна використовувати для аналізу соціальних мереж та медіа з метою виявлення трендів, пов'язаних із захворюванням, а також для розповсюдження інформації про профілактику та лікування.
Використання ШІ та комп’ютерних навичок в наукових дослідженнях, включаючи епідеміологічний метод, буде сприяти прискоренню дослідницького процесу, підвищення його точності та дозволить дослідникам вирішувати складні питання [6].
Хоча використання ШІ в епідеміології може мати чисельні переваги, важливо враховувати його потенційні недоліки. В першу чергу ШІ залежить від якості вхідних даних. Якщо дані, які використовуються для навчання моделей ШІ, містять помилки чи відсутність репрезентативності, це може призвести до помилок в аналізі та прогнозах. Використання ШІ може порушувати питання етики, особливо у зв'язку з конфіденційними даними пацієнтів та обробкою особистих даних. Важливо враховувати питання приватності та безпеки інформації. Системи ШІ можуть робити хибні або неясні прогнози, що вплине на довіру до використання технологій в епідеміологічних дослідженнях. Алгоритми ШІ можуть призводити до прийняття рішень, які будуть мати негативний вплив на пацієнтів чи суспільство в цілому. Наприклад, невірний аналіз може призвести до неправильного розподілу ресурсів для боротьби з епідемією. У багатьох випадках робота алгоритмів ШІ може бути складною для розуміння і це викликає труднощі у поясненні прийнятих рішень експертами та суспільством. Якщо системи ШІ стають ключовим елементом в епідеміології, існує ризик залежності від технологій. Надмірна залежність може призвести до втрати навичок у фахівців та погіршення здатності до вирішення проблем без застосування ШІ. Існує ризик, що розвинені країни та регіони матимуть більший доступ та можливості використовувати ШІ в порівнянні з менш розвиненими, що може сприяти зростанню глобальної нерівномірності в доступі до технологій.
Висновки. Штучний інтелект може значно полегшити роботу епідеміологів, надати їм потужні інструменти для аналізу ситуації, адекватного реагування на зростання захворюваності та прогнозування епідемічної ситуації. Врахування недоліків використання ШІ та активна робота над вирішенням відповідних викликів можуть допомогти впровадженню ШІ в епідеміології та зниження витрат на охорону здоров’я.
Література
1. L. Chen, J. Liu, D. D. Xiong "Artificial Intelligence for Infectious Disease Big Data Analytics". Infection Control & Hospital Epidemiology. 2018. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2468045118301445
2. N. C. C. Okeke, I. C. Ezeani. Applications of artificial intelligence in battling epidemics: A review. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences and Engineering. 2020 Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7532790/
3. E. A. Feaster, C. R. Robinson Artificial Intelligence in Epidemiology. The Journal of Infectious Diseases. 2020 Available from:
4. Joohon Sung, John L Hopper Co-evolution of epidemiology and artificial intelligece: challenges and opportunities / International Journal of Epidemiology, Volume 52, Issue 4, August 2023, Pages 969–973. Available from:
https://academic.oup.com/ije/article/52/4/969/7205341
5. Pranav Anjaria, Varun Asediya, Prakrutik Bhavsar, Abhishek Pathak, Dhruv Desai and Veerupaxagouda Patil Artificial Intelligence in Public Health: Revolutionizing Epidemiological Surveillance for Pandemic Preparedness and Equitable Vaccine Access. Vaccines (Basel). 2023. Jul; 11(7). Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10383160/
6. Ankur Bothra, Yongguo Cao, Jiří Černý, Gunjan Arora. The Epidemiology of Infectious Diseases Meets AI: A Match Made in Heaven/Pathogens. 2023 Feb; 12(2). Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9963936/
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter