Використання хмарних обчислень та технологій машинного навчання для аналізу та прогнозування динаміки захворюваності на прикладі COVID-19 в Україні

Анотація

У статті розглянуто застосування хмарних технологій та методів машинного навчання для  аналізу та прогнозування динаміки поширення захворюваності на COVID-19 в Україні. Приділено увагу використанню середовища Google BigQuery як інструменту для обробки великих масивів  відкритих епідеміологічних даних, що доступні через глобальні відкриті набори даних. Продемонстровано можливості платформи щодо побудови часових рядів, агрегування статистичних показників, створення машинних моделей (зокрема ARIMA), а також генерації прогнозів у режимі реального часу для прогнозування поширення інфекцій.

Для аналізу можливості прогнозування  епідеміологічної ситуації були використані інтенсивні показники захворюваності (напр., рівень захворюваності) та екстенсивні показники  епідеміологічного процесу (напр., розподіл підтверджених випадків за регіонами, частка регіонів у загальній кількості випадків тощо).

Дослідження охоплює дані до 24.02.2022 р. Для обчислень використовували лише національні показники. Результати короткострокового прогнозування (30 днів) виявили високу узгодженість із реальними даними, а значення прогнозованих значень перебувають в межах довірчих інтервалів. При збільшенні термінів до 60 днів було зафіксовано суттєве зростання похибки, що відповідає загальновідомим обмеженням ARIMA-моделей для довгострокових прогнозів.
Відзначено обмеження застосованого підходу: відсутність у моделі зовнішніх регресорів, які могли б істотно впливати на точність прогнозу (темпи вакцинації, карантинні обмеження, зміни у стратегії тестування, завантаженість і оснащеність діагностичних лабораторій тощо). Запропоновано напрямки для подальших досліджень, включно з використанням складніших моделей або нейронних мереж, здатних враховувати додаткові фактори впливу.

Дослідження підтверджує можливість інтеграції Big Data та хмарних ML-інструментів у прогнозування поширення інфекцій для прийняття рішень у сфері епідеміології та громадського здоров’я як на регіональних, так і загальнодержавному рівнях.