Соловьев А.В. Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Коденко М.Р. Мария Романовна Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы; Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)
Решетников Р.В. Роман Владимирович Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы; Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова (Сеченовский университет)
Сухих Т.Д. Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Мухортова А.Н. Анна Николаевна Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Блохин И.А. Иван Андреевич Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Гончар А.П. Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Леонов Д.В. Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Абрамова И.В. Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Омелянская О.В. Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)
Bauman Moscow state technical university
Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова (Сеченовский университет)
Solov’yev A.V. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Kodenko M.R. Maria R. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen; Bauman Moscow state technical university
Reshetnikov R.V. Roman V. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Sukhikh T.D. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Mukhortova A.N. Anna N. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Blokhin I.A. Ivan A. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Gonchar A.P. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Leonov D.V. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Abramova I.V. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Omelyanskaya O.V. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Forecasting the incidence of COVID-19 in Moscow: comparison of time series models eng
Заболеваемость COVID-19 в Москве на основании данных компьютерной томографии: сравнение моделей прогнозирования
Текст визуальный электронный
Digital Diagnostics
Eco-Vector
Т. 3, № 1S С. 8-9
2022
COVID-19
COVID-19
прогнозирование
компьютерная томография
computed tomography
Статья
<strong>ОБОСНОВАНИЕ.</strong> Основной инструмент для оценки степени тяжести поражения лёгких при COVID-19 ― компьютерная томография (КТ) [1]. В Российской Федерации широко применяется визуальная шкала оценки поражения лёгочной паренхимы КТ 0-4 [2]. В настоящее время золотым стандартом для установления диагноза COVID-19 стала полимеразная цепная реакция (ПЦР), позволяющая выявлять РНК вируса, но данный метод имеет низкую чувствительность [3, 4]. Заболеваемость COVID-19 носит волновой характер течения [5], поэтому прогнозирование заболеваемости и характера течения болезни очень актуально.
<strong>ЦЕЛЬ</strong> ― определить более эффективную модель для прогнозирования динамики заболеваемости COVID-19 по данным КТ в Москве, что будет способствовать повышению эффективности планирования помощи пациентам.
<strong>МЕТОДЫ.</strong> Анализ проводили посредством деления исходных данных (13.04.202123.02.2022) на обучающую и тестовую подвыборки, в качестве порогового значения временного интервала принято начало спада пятой волны штамма омикрон (06.02.2022). Для анализа использовали статистические данные заболеваемости по Москве. В данном исследовании для моделирования и прогнозирования временных данных (forecasting) применяли методы ETS, ARIMA, BATS, TBATS и NNETAR (с использованием нейронных сетей) [6]. Эффективность прогнозирования оценивали по количественным метрикам средней абсолютной масштабированной ошибки (MASE).
<strong>РЕЗУЛЬТАТЫ.</strong> Всего за период пандемии по имеющимся данным в Москве с 13.04.2020 по 21.03.2022 проведено 916 566 процедур компьютерной томографии органов грудной клетки (КТ ОГК) в рамках диагностики COVID-19. По критерию MASE, лучшей моделью предсказания является NNETAR для всех типов по шкале КТ 0-4 (MASE для тестовой выборки: КТ-1 ― 3.8; КТ-2 ― 2.0; КТ-3 ― 1.3; КТ-4 ― 0.5).
<strong>ЗАКЛЮЧЕНИЕ.</strong> Модель NNETAR с применением нейронных сетей показала наилучший результат в прогнозировании заболеваемости COVID-19 в Москве и подтвердила тенденцию к постепенному снижению заболеваемости со значительным уменьшением степени тяжести поражения лёгких по шкале КТ 0-4. Разница в динамике течения обусловлена множеством факторов: способами диагностики и лечения, в том числе отмечается постепенный уход от КТ-исследований при меньшей степени тяжести заболевания; эпидемиологическими ограничениями и профилактикой; мутациями вируса COVID-19; влиянием СМИ.