Опыт создания компьютеризированной методики расчета коэффициента репродукции и прогноза заболеваемости на языке R с применением адаптированных форм интерфейса

В условиях быстрого развития эпидемии даже краткосрочный прогноз дает заинтересованным сторонам достаточный запас времени для принятия необходимых решений и корректировки принимаемых мер. Однако существующие аналитические алгоритмы отличаются технической сложностью, что требует разработки простого и доступного средства их автоматизации.

Цель исследования – реализовать подход к разработке программного средства для статистического анализа и поддержки принятия решения в эпидемиологии на примере создания инструмента для расчета коэффициента репродукции и краткосрочного прогнозирования инфекционной заболеваемости.

Для расчета коэффициента репродукции Rt применен ранее описанный Cori и соавторами метод, основанный на моделировании числа случаев заболевания с учетом значений серийного интервала. Прогнозирование осуществлялось с использованием метода построения сценариев распространения заболевания (projections), основанных на посуточной динамике числа случаев и полученного описанным способом значении Rt.

Проведено прогнозирование числа случаев заболевания COVID-19 в Свердловской области указанным методом, результаты прогнозирования сравнивались с фактически наблюдаемыми. За период 21.12.2020–14.02.2021 г. фактическое число случаев заболевания ни в одном из дней наблюдения не вышло за пределы 95% ДИ прогностических значений, в 25% случаев фактическое число случаев уложилось в межквартильный размах прогностических значений. Разработано программное средство – графическая надстройка для выполнения скриптов на языке R с интуитивно понятным интерфейсом для расчета индекса репродукции и прогнозирования числа случаев заболевания COVID-19.

Разработанное программное средство позволяет эффективно решать задачи вычисления коэффициента репродукции и прогнозирования заболеваемости COVID-19. Предлагаемый подход к созданию программ дает возможность оперативно внедрять в практику эпидемиологов передовые аналитические алгоритмы с обеспечением максимальной дружественности пользователю. Реализованный математический аппарат потенциально применим для анализа широкого круга инфекционных заболеваний и имеет потенциал для оптимизации.