Ученые УрФУ: математическое моделирование снизит риски в системе здравоохранения

Дата публикации: 29 апреля 2020

Ученые-математики Уральского федерального университета с коллегами из Беларуси работают над созданием системы по снижению рисков в здравоохранении. 

«Для решения этой задачи мы предлагаем рассматривать риски системно, учитывая их многомерность, стохастический характер поведения и взаимосвязанность факторов риска, — говорит руководитель проекта, заведующий кафедрой прикладной математики Александр Тырсин. — Многое также зависит от задания риска заболевания как функционала от области опасных состояний».

Основная цель проекта — разработать новый инструментарий вероятностно-энтропийного моделирования многомерного риска, исследовать и апробировать его в медицине в задачах изучения популяционного здоровья и современных проблем демографической безопасности. Научные исследования в этом направлении сроком на два года поддержаны Российским фондом фундаментальных исследований. Сумма гранта — 2 млн рублей в год. 

Партнером УрФУ в проекте выступает государственное учреждение «Республиканский научно-практический центр „Мать и дитя“» министерства здравоохранения Республики Беларусь. Белорусская сторона отвечает за практическую часть проекта и экспериментальную базу для проведения исследований.

«Развитие медицины приводит к необходимости решать все более сложные задачи, — говорит Александр Тырсин. — К примеру, это задача комплексной многофакторной оценки здоровья, где имеется множество взаимосвязанных разнородных факторов риска, которые могут действовать на состояние здоровья человека — как однонаправленно, так и разнонаправленно. Наряду с многомерностью и взаимосвязанностью факторов риска возникает известная проблема сложных систем, когда изменения ее элементов могут повлечь изменение состояния системы».

Александр Тырсин подчеркивает, что для решения этой задачи необходимо также учитывать и системные закономерности. Иными словами, проблематика комплексной многофакторной оценки здоровья обладает дуализмом. Поэтому анализ состояния здоровья должен опираться одновременно на два направления математического моделирования. С одной стороны, нужно использовать методы многомерного статистического анализа, а с другой — необходимо рассматривать объект исследования как сложную систему. 

«В ходе исследования мы будем рассматривать совместно два метода моделирования: моделирование многомерного риска и энтропийное моделирование, — поясняет Александр. — Это позволит учесть указанный дуализм комплексной многофакторной оценки здоровья. Такая постановка научной задачи является новой, применительно к задачам исследования популяционного здоровья и современных проблем демографической безопасности она предлагается впервые».

Ученые планируют разработать широких спектр методов. Прежде всего, это метод классификации пациентов на здоровых и нездоровых. Для недоношенных новорожденных со сроком гестации менее 30 недель будет разработана и апробирована методика комплексной оценки состояния здоровья и метод прогнозирования успешного перевода на неинвазивную респираторную поддержку.

Кроме того, планируется создать методику комплексной оценки популяционного здоровья, которая будет апробирована для задач мониторинга и управления популяционным здоровьем по основным факторам риска хронических неинфекционных заболеваний. Отдельные сектора работ по гранту связаны с анализом эффективности и безопасности лекарственных средств, выявлением систематических ошибок популяционных исследований и методикой оценки функционирования сердечно-сосудистой системы. 

«Ожидаемые научные результаты являются совершенно новыми и позволят развить теорию вероятностно-энтропийного моделирования многомерного риска в медицине, — подчеркивает Александр Тырсин. — Практическая значимость ожидаемых результатов достигается за счет расширения функциональных возможностей моделирования и повышения адекватности получаемых моделей, а также решения актуальных задач в области популяционного здоровья и современных проблем демографической безопасности».

Поделиться: