ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ВАКЦИНАЦІЇ ТА ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОТИЕПІДЕМІЧНИХ ЗАХОДІВ

ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ВАКЦИНАЦІЇ ТА ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОТИЕПІДЕМІЧНИХ ЗАХОДІВ
ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ВАКЦИНАЦІЇ ТА ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОТИЕПІДЕМІЧНИХ ЗАХОДІВ 08.05.2023

ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ВАКЦИНАЦІЇ ТА ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОТИЕПІДЕМІЧНИХ ЗАХОДІВ

Розглянуто проблему вивчення впливу протиепідемічних заходів на відсоток інфікованих пандемічним захворюванням. Описано створений раніше додаток, який дозволяє здійснювати оброблення інформації щодо вакцинованих осіб. Сформульовано задачу розробки спеціалізованого програмного забезпечення – системи підтримки прийняття рішень для оцінювання ефективності протиепідемічних заходів та прогнозування зміни відсотка інфікованих та перенесених хвороб у тяжкій формі.

Визначені такі вхідні фактори нашої прогнозної моделі:

– обов'язковий «масковий режим» (Masks);

– введення карантину, тобто скасування масових заходів, встановлення антисептиків у всіх адміністративних закладах тощо (Quarantine);

– введення дистанційного навчання у навчальних закладах (Dis-tance_Learning);

– можливість вільного вакцинування (Vaccine_optional);

– запровадження обов'язкового вакцинування (Vaccination_is_mandatory);

– відсоток вакцинованих (Percentage_of_Vaccinated).

Вихідні фактори:

– зміна відсотка інфікованих (Infected);

– зміна відсотка тих, хто переносить хворобу у тяжкій формі (Severe_cases).

Для розв’язання другої задачі (тобто розрахунку зміни відсотка тих, хто переносить хворобу у тяжкій формі) зміна відсотка інфікованих постає додатковим вхідним фактором.

Описано застосування двох персептронів: один з п'яти вхідних нейронів, двох вихідних і п’яти нейронів прихованого шару, другий – з шістьох вхідних нейронів, одного вихідного і п’яти нейронів прихованого шару. Наведено приклад розв’язання задачі у середовищі аналітичного пакета. Результати свідчать про досягнення належної точності.

Наявний додаток було доповнено можливістю обробки даних та побудови нейронної мережі.


Назва конкурсу:  Конкурс «Кращий інноваційний диплом (проект)»
ПІБ Співвиконавців:  Мельников Олександр Юрійович
ПІБ Керівника/Куратора:  Мельников Олександр Юрійович
ПІБ конкурсанта:  Козуб Дмитро Сергійович
Країна:  Україна
Область:  Донецька область
Назва НЗ:  Донбаська державна машинобудівна академія
Учасник фіналу:  Ні
Файл статті (pdf):  Завантажити

Повернення до списку