Подходы к моделированию «Hotspots» медицинских событий на урбанизированных территориях

Моделирование «hotspots» медицинских событий на урбанизированных территориях требует подходов, которые учитывают пространственно-временную динамику, социально-демографические характеристики и факторы риска, влияющие на здоровье населения [ 1 ] . Существует несколько подходов к моделированию «hotspots» медицинских событий, выделим основные из них.

Географические информационные системы (ГИС) представляют собой мощный инструмент для анализа распространения заболеваний, выявления зон с высокой заболеваемостью («hotspots») и принятия стратегических решений.

Одним из ключевых преимуществ ГИС является возможность визуализации сложных данных на карте, что делает их легко воспринимаемыми для специалистов и лиц, принимающих решения.

Создание карт, отображающих концентрацию заболеваний в разных районах города, позволяет выявлять «горячие точки» и принимать меры для их решения [2-5].

На рисунке 1 и 2 приведены карты «Hotspots», отображающие концентрацию заболеваний в разных городах Приморского края. Каждый маркер отображает от 1 до 50 зарегистрированных случаев.

Разработка математических и статистических моделей, которые позволяют симулировать распространение заболеваний и оценивать влияние различных факторов, таких как плотность населения, уровень загрязнения и доступность медицинских услуг.

Например, по данным, представленным в ежегодных сборниках Территориального органа Федеральной Службы государственной статистики по Приморскому краю за период с 2010 г. по 2022 г. разработана линейная регрессионная модель, которая позволила проанализировать уровень заболеваемости болезнями органов дыхания среди населения Приморского края и выявить ключевые факторы, оказывающие на него влияние [ 6 ] .

Рис. 1. «Hotspots» зарегистрированных случаев бронхиальной астмы в г. Владивостоке

Рис. 2. «Hotspots» зарегистрированных случаев рака легкого в г. Уссурийске

Прогностическое моделирование с использованием методов машинного обучения представляет собой подход, позволяющий анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, которые могут быть недоступны для традиционных статистических методов [10-11]. В здравоохранении эти методы особенно полезны для предсказания «hotspots» – зон с повышенной вероятностью возникновения медицинских событий, таких как вспышки заболеваний, травмы или другие инциденты, которые требуют быстрого реагирования.

Интердисциплинарный подход предполагает сотрудничество между различными дисциплинами, такими как здравоохранение, экология, социология и городское планирование, для комплексного анализа факторов, влияющих на здоровье населения; учет социальных детерминант здоровья, таких как уровень дохода, образование и доступ к медицинским услугам [ 12 ] .

Для моделирования «горячих точек» медицинских событий на урбанизированных территориях необходимо привлекать сообщества, что позволит не только улучшить качество данных и анализа, но также будет способствовать эффективной разработке и реализации мер по улучшению общественного здоровья [ 13 ] . Это может включать опросы, фокус-группы, использование мобильных приложений для отчетности о заболеваниях, создание платформ для обмена информацией между жителями, медицинскими работниками и органами власти.

Необходимо регулярно проводить мониторинг и оценку эффективности мероприятий по контролю за медицинскими событиями в «hotspots» для оценки воздействия мер и улучшения общественного здоровья [ 14 ] .

Эти подходы могут быть адаптированы в зависимости от специфики региона и доступных ресурсов, что позволит более эффективно выявлять и управлять медицинскими событиями в урбанизированных территориях.

При моделировании «горячих точек» могут возникать следующие основные ограничения:

• -    Качество данных. Недостаточность или низкое качество данных о заболеваемости, демографических характеристиках и других факторах может существенно ограничить точность моделирования.

• -    Недостаточная информация. Ограниченный доступ к информации о факторах, влияющих на распространение заболеваний в конкретных районах, может затруднить создание полного и точного модельного представления.

• -    Непредсказуемость. Многие факторы, влияющие на заболеваемость, могут быть сложными и непредсказуемыми, что усложняет моделирование и прогнозирование «горячих точек».

• -    Несоответствие модели реальности. Модели могут упрощать действительность и не

ременные, что может привести к недооценке или переоценке рисков.

• -    Ограниченные ресурсы. Недостаточное финансирование и ограниченные ресурсы могут затруднить проведение исследований и моделирования «горячих точек».

• -    Сложность взаимосвязей. Взаимодействие различных факторов и переменных может быть сложным и многоуровневым, что усложняет моделирование и интерпретацию результатов.

Учитывая эти ограничения, важно проводить моделирование «горячих точек» с осторожностью, учитывая их влияние на результаты и принимая меры для улучшения точности и надежности моделей.

Взаимодействие подходов моделирования «hotspots» медицинских событий на урбанизированных территориях включает интеграцию различных источников данных и методологий для выявления районов с высокой заболеваемостью и понимания основных факторов, способствующих этим паттернам. Путем объединения пространственного анализа, демографических данных и эпидемиологических методов моделирования исследователи могут выявить районы с повышенным риском возникновения заболеваний и более эффективно распределить ресурсы.

Кроме того, использование инструментов визуализации данных поможет заинтересованным сторонам визуализировать пространственное распределение «hotspots» заболеваний и выявить потенциальные стратегии вмешательства. Этот интегрированный подход позволяет получить более полное представление о сложных взаимодействиях между урбанизацией, демографическими тенденциями и распространением заболеваний, что в конечном итоге приводит к более целенаправленным и эффективным мерам общественного здравоохранения.

учитывать все возможные взаимосвязи и пе-