ИНФЕКЦИЯЛЫҚ АУРУЛАРДЫҢ ТАРАЛУ КӨРСЕТКІШТЕРІН ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ ТАЛДАУДЫҢ АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕСІН ӘЗІРЛЕУ

Берілген мақалада инфекциялық аурулардың таралуды жобалау қарастырылған. Соңғы деректер бойынша әлем бойынша кеңінен таралған індет коронавирустың таралуын жобалау дәлдігі мен ондағы негізгі рөлді қамтамасыз ететін ақпараттық өнімдердің үлесі зерттелген. Ресми деректерге сүйене отырып, жобалық саралау (анализ) жүргізілді. Нәтижесінде жұқпалы аурулардың сан мыңдаған түрлерінің жобалаудағы ақпараттық технологиялардың маңызы аталып өтті. Ақпараттық технологияларды жобалау жүйесінің нақты және дәл жүргізу үшін қолданылуы мүмкін әдістер қарастырылды. Ондағы болжамдарды санау формулаларына сүйене отырып, оқыту процесінің жүргізілуі зерттелді. Осы тұста COVID-19 қарқынды ақпараттық өнімдердің дамуын қамтамасыздандырғанын айта кетпеу мүмкін емес. Берілген жұмыс нәтижесі бойынша кеңінен қолданылатын барлық дерлік әдіс-тәсілдерге зерттеу жүргізілді.

1. Белецкая CЮ., Коровин В. Н., Родионов О.В. Разработка прогностических моделей развития заболеваемости детей в городском административном районе на основе нейросетевых технологий // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2010. - Т. 6, № 12. - C. 201–205.

2. Вьюн В.И., Еременко Т.К., Кузьменко Г.Е., Михненко Ю.А. Об одном подходе к прогнозированию эпидемиологической обстановки по гриппу-ОРВИ с использованием временных рядов // Математические машины и системы. - 2011. - Т. 1, № 2. - C. 131–136.

3. Гальченко В.Я., Попов К.Р., Приземина И.Н., Качур Н.В. Прогнозирование временных рядов в задаче оценки эпидемической ситуации заболеваемости ОРВИ и гриппом по данным Луганской области // Укра¨ıнський медичний альманах. - 2010. - Т. 13, № 2. - C. 20–22.

4. Ефимова Н.В., Горнов А.Ю., Зароднюк Т.C. Опыт использования искусственных нейронных сетей при прогнозировании заболеваемости населения (на примере г. Братска) // Экология человека. - 2010. - № 3. - C. 3–7.

5. Иванов А.Г., Герасимова Л.И., Шувалова Н.В., Денисова Т.Г. Прогнозирование уровня заболеваемости и смертности от болезней системы кровообращения на региональном уровне на основе его многофазного математического моделирования // Медицинский альманах. - 2012. - № 3. - C. 20–24.

6. Бондарко, Л.В. Спонтанная речь и организация системы языка // Бюллетень фонетического фонда № 8 «Фонетические свойства русской спонтанной речи». - 2015. - С. 17-23.

7. Bao L. A new infectious disease model for estimating and projecting HIV/AIDS epidemics // Sexually Transmitted Infections. - 2012. - Vol. 88, Suppl. 2. - P. i58–i64.

8. Boyle J.R., Sparks R.S., Keijzers G.B., Crilly J.L., Lind J.F., Ryan L.M. Prediction and surveillance of influenza epidemics // Medical Journal of Australia. - 2011. - Vol. 194, № 4. - P. S28–S33.

9. Джандосова Ж.С., Шарипбаева А.Е., Байтугелова Н.Ю., Смагулова Ш.К., Кудашева Т.В., Джандосова Ф.С. / ОФ «Центр Исследований Сандж». COVID-19 в Казахстане: масштабы проблемы, оценка услуг здравоохранения и социальной защиты. – Нур-Султан, 2021. – 180 с.

10. Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний. М.А. Кондратьев, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», лаборатория «Социология образования и науки», 2013.

11. Инновации в диагностике, лечении и профилактике инфекционных заболеваний. Лиознов Д.А., Цыбалова Л.М., 2022.

12. Общая эпидемиология. Савилов Е.Д., 2020.

13. Патологическая анатомия COVID-19, Атлас. Зайратьянц О.В., 2020.