Искусственные нейронные сети в задачах проспективного эпидемиологического анализа социально значимых заболеваний
Вы здесь
Аннотация:
Статья посвящена актуальной проблеме внедрения и развития наукоемких технологий аналитических исследований, методов прогнозирования и моделирования. Целью работы являлась апробация и оценка точности среднесрочного прогнозирования частоты заболеваний сифилисом среди жителей Ростовской области с применением нейросетевого моделирования. Установлено, что прогнозы, полученные посредством применения нейросетевого моделирования, созданные в среде пакета прикладных программ Matlab R2022a, обеспечивают более высокую точность относительно регрессионной модели экстраполяционного прогнозирования на основе построения линий тенденций путем подбора методом наименьших квадратов.
Ключевые слова:
искусственная нейронная сеть, социально-гигиенический мониторинг, прогнозирование, сифилис, регрессионная модель
обновлено: 30.10.2023
Комментарии - 4
Добрый день, очень интересный материал!
Уважаемые авторы, возникло несколько небольших вопросов на уточнение. Почему для построения моделей выбран интервал 15 лет? Может на более широком или узком интервале прогнозы получились бы точнее.
По какому критерию определяется оптимальное число нейронов для НС. Если это минимум квадратов отклонений по обучающим наблюдениям, не лучше ли использовать критерий точности прогноза (на 21-22гг)?
Спасибо за доклад!
Уважаемый Марат Рашидович, 15-летний интервал для построения моделей выбран в качестве фрагмента исследования для данного сообщения. Более подробный анализ по материалам за 1990-2022 гг. будет представлен в подготавливаемой статье для журнала "Клиническая дерматология и венерология". Да, более широкий интервал позволяет получить более точные прогнозы. Так, по результатам апробации нейронной сети при прогнозировании заболеваемости злокачественными новообразованиями выявлена прямая зависимость точности прогноза от продолжительности исходного временного ряда и обратной зависимости – от расстояния между прогнозируемым элементом и границей обучающей выборки (ЗНиСО 2021 № 11. с. 23-30 https://doi.org/10.35627/2219-5238/2021-29-11-Х-Х).
Глубокоуважаемые авторы! Спасибо за интересное актуальное сообщение. Актуальность направления и перспективы использования нейронных сетей для задач прогноза в СГМ не подвергаются сомнению. Однако преимущества данного методического подхода по результатам Вашего исследования не очевидны. Важность с точки зрения осуществления профилактических мероприятий в отношении сифилиса представляют ранние его формы и впервые выявленный сифилис, а анализ соответствия прогнозных и фактических значений на 2022 год не в пользу ИНС. Спасибо.
Уважаемый Олег Владимирович, вероятно для апробации и оценки преимущества прогнозирования с применением ИНС выбор 2020 и 2021 гг. оказался не совсем методологически правильным из-за специфики регистрации сифилиса в период пандемии новой коронавирусной инфекции COVID-19 (резкое снижение регистрируемой заболеваемости). В подготавливаемой нами статье сравнительный анализ точности нейросетевых и регрессионных моделей прогнозирования сифилиса будет проведен на данных по предпандемическому периоду.