JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025
ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431
ILMIY METODIK JURNAL
Камилова Ситора Шухратовна
Навоийский государственный университет, кафедра Клинических наук
ИЗУЧЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО МОНИТОРИНГУ И ПРОГРЕССА
ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ
Аннотация:
После крупнейшей пандемии COVID-19 мониторинг и контроль всех
инфекционных и эпидемиологических заболеваний приобрело все более актуальный вид.
В статье приведены краткие данные об исследованиях, в которых описаны различные
инфекционные и эпидемиологические заболевания, методы предотвращения и контроля
их. Приведены сравнительные характеристики исследований.
Ключевые слова
: эпидемия, пандемия, инфекционные заболевания, грипп, контроль,
мониторинг, математическая модель, статистическая модель.
STUDY OF RESEARCH ON MONITORING AND PROGRESS OF
EPIDEMIOLOGICAL DISEASES
Abstract.
After the largest COVID-19 pandemic, monitoring and control of all infectious and
epidemiological diseases has become increasingly relevant. The article provides brief data on
studies that describe various infectious and epidemiological diseases, methods for their
prevention and control. Comparative characteristics of the studies are given.
Keywords:
epidemic, pandemic, infectious diseases, influenza, control, monitoring,
mathematical model, statistical model.
Инфекционные и эпидемиологические заболевания, и пандемия, в частности, способны
значительно воздействовать на глобальную экономику, социальный рост и безопасность
людей. Наглядным примером можно указать такие эпидемии, как атипичная пневмония,
грипп, COVID-19 и т.д. Учеными мира все чаще предлагаются различные сетевые модели
для дистанционного мониторинга распространении пандемий.
В последние десятилетия наблюдается активный рост числа эпидемий, как инфекционных,
так и неинфекционных заболеваний, что обостряет вопросы мониторинга и разработки
эффективных методов их профилактики и лечения. В этой связи важнейшей задачей
является изучение существующих исследований, направленных на развитие
эпидемиологических наблюдений и мониторинга заболеваний, а также внедрение новых
технологий и методов анализа.
Развитие в области науки и техники способствует быстрому точному потоку информации,
позволяющие получить доступ к информации о прогрессии эпидемиологических
заболеваний.
Тема
исследования, связанная
с
развитием
и мониторингом
эпидемиологических заболеваний, представляет собой важную область в области
медицины и общественного здоровья. В последние десятилетия, с развитием технологий и
научных методов, стало возможно улучшить методы мониторинга, прогнозирования и
анализа эпидемиологических заболеваний.
Эффективный мониторинг эпидемиологических заболеваний — это комплексный процесс,
включающий сбор, анализ и интерпретацию данных о состоянии здоровья населения.
Важным инструментом для таких целей являются системы раннего предупреждения,
которые позволяют отслеживать возникновение новых заболеваний и их возможное
распространение. Одной из таких систем является глобальная сеть мониторинга
JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025
ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431
ILMIY METODIK JURNAL
заболеваний, которая включает в себя национальные и международные базы данных, а
также системы отчетности.
Современные технологии позволяют собирать данные не только через традиционные
медицинские учреждения, но и через мобильные устройства, социальные сети и другие
источники. В частности, мобильные приложения и системы геолокации становятся
важными инструментами для мониторинга распространения инфекционных заболеваний,
таких как грипп, COVID-19 и других вирусных инфекций. Одним из ярких примеров
таких технологий является использование данных о перемещении людей для предсказания
распространения инфекций в реальном времени.
В исследовании [1] предоставлена модель распространения эпидемии с множественными
сетями, обусловленную вакцинацией с различными дозами. Благодаря данному
исследованию раскрыта связь между распространением информации и распространением
эпидемий, а также изучена влияние вакцинации и СМИ на распространение эпидемий,
обеспечивая основу для будущих исследований в смежных областях.
В работе [2] изучены
дифференциальное функционирование пунктов (DIF) шкалы
депрессии Центра эпидемиологических исследований (CES-D) по странам и
статистически гармонизировали общие межнациональные баллы факторов для CES--D.
Исследованы DIF по странам пунктов CES-D, назначенных 20 819 пожилым людям в
Китае, Англии, Индии, Мексике, Южной Африке и Соединенных Штатах. Обнаружены
кросс-национальные различия в выражении определенных симптомов депрессии между
Индией и другими странами, включенными в исследование, после корректировки на
базовые баллы факторов шкалы CES-D. Неучет обнаруженных пунктов DIF в LASI-DAD
может искусственно завышать предполагаемые баллы факторов для симптомов депрессии.
Математические и статистические модели играют ключевую роль в эпидемиологических
исследованиях, помогая предсказать поведение эпидемий и выявить наиболее
эффективные методы их контроля. Например, модели эпидемического распространения
(SIR-модели, SEIR-модели) позволяют оценивать динамику заболеваний и эффективность
мер, таких как изоляция, вакцинация или ограничение передвижений.
Существует также ряд статистических методов, которые используются для анализа
эпидемий: анализ временных рядов, регрессионный анализ, методы выживания и т. д.
Применение этих методов позволяет не только предсказать возможные вспышки
заболеваний, но и оценить риски для различных групп населения в зависимости от
социальных, экологических и других факторов.
В исследование
[3]
используя масштабные эпидемиологические и генетические данные,
вносит вклад в понимание этиологии сердечно-сосудистых заболеваний. Исследование
также выявляет значительные посреднические эффекты ожирения, артериального
давления, липидов в связи между ростом и сердечно-сосудистых заболеваний. В целом,
это исследование дает представление, которое в конечном итоге может снизить риск
сердечно-сосудистых заболеваний, связанный с немодифицируемым ростом взрослого
человека, путем сосредоточения внимания на улучшении функции легких и изменении
кардиометаболических факторов.
Используя крупномасштабный набор данных биобанка Великобритании и сводную
статистику последних исследований ассоциаций по всему геному (GWAS), оценена
влияние роста на 8 основных подтипов сердечно-сосудистых заболеваний.
JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025
ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431
ILMIY METODIK JURNAL
Фенотипические ассоциации были определены с помощью анализа пропорциональных
рисков Кокса.
В статье [4] представлено обогащение эпидемиологических тематических признаков как
метод улучшения классификации эпидемиологических документов. Подход основан на
непрерывной тонкой настройке модели смешанного языка домена с использованием
курируемых эпидемиологических наборов данных, которые частично маркируются
вручную, а частично автоматически с использованием слабого надзора. Модель
(EpidBioELECTRA) приобретает значительные знания тематических признаков из наших
шагов тонкой настройки, улучшая целевую задачу по классификации эпидемиологических
документов. EpidBioELECTRA записывает улучшение результатов по самому сложному
набору данных PADI-WebXL по сравнению с BioELECTRA. Также улучшены
экспериментирование за пределами модели EpidBioBERT, тестируя EpidBioELECTRA на
данных, в сто раз превышающих данные, используемые в EpidBioBERT.
Экспериментированы со способностью предлогаемой модели улучшать классификацию
эпидемиологических документов путем обучения с использованием длинных контекстных
документов. Обнаружено что это улучшает задачу классификации на 7,79 баллов по
сравнению с обучением с использованием более коротких контекстных документов.
Предложено исследовать другие надежные языковые модели с различными стратегиями
предварительной подготовки, такими как генеративные предобученные подходы, в
дополнение к исследованию различных наборов данных кросс-доменного обучения для
дальнейшего улучшения задач эпидемиологического надзора на основе текста. Эффекты
дублирования эпидемиологических событий в корпусах и эффекты качества текста также
могут быть исследованы в попытке дальнейшего понимания тематических особенностей.
В исследовании [5] предлагается распределение Кавья-Манохарана с половинной
экспонентой (KM-UEHL) в качестве нового инструмента для эпидемиологического
моделирования данных COVID-19. Специально разработанное для анализа данных,
ограниченных единичным интервалом, распределение KM-UEHL основано на модели с
половинной экспонентой, что делает его пригодным для различных данных по COVID-19.
В статье подчеркивается адаптивность распределения KM-UEHL путем изучения его
функций плотности и степени опасности. Его эффективность продемонстрирована при
обработке разнообразной природы данных COVID-19 с помощью этих функций. Также
всесторонне исследуются такие ключевые характеристики, как моменты, квантильные
функции, надежность напряжения и прочности и меры энтропии. В статье представлены
различные методы построения интервалов прогнозирования для статистики будущего
порядка, включая оценку максимального правдоподобия, байесовский вывод (как
точечные, так и интервальные оценки) и подходы к статистике верхнего порядка.
Процедуры выборки Метрополиса-Гастингса и Гиббса объединены для создания
симуляций Монте-Карло цепи Маркова, поскольку математически сложно получить
решения в замкнутой форме для апостериорной функции плотности в байесовской
структуре. Теоретические разработки подтверждены численным моделированием, а
практическая
применимость
распределения
KM-UEHL
продемонстрирована
с
использованием реальных наборов данных COVID-19.
Современная эпидемиология активно использует большие данные (Big Data) для анализа
широкого спектра факторов, влияющих на распространение заболеваний. Большие данные
включают в себя информацию о здоровье населения, социальных и экономических
условиях, экологических факторах, а также данные о миграции населения и
климатических изменениях. Обработка этих данных с помощью технологий машинного
JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025
ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431
ILMIY METODIK JURNAL
обучения и искусственного интеллекта позволяет значительно улучшить прогнозирование
и диагностику заболеваний.
Использование методов машинного обучения также открывает новые возможности для
разработки алгоритмов раннего предупреждения. Например, анализ данных о
заболеваниях в социальных сетях может помочь предсказать вспышки эпидемий еще до
того, как они станут официально зарегистрированными. Искусственный интеллект также
активно используется для разработки диагностических систем, которые способны на
основе симптомов и других данных быстро определить заболевание.
В этой работе мы предлагаем модель, учитывающую тестирование, а также
бессимптомную инфекцию с учетом базовой топологии сети. Мы извлекаем параметры
передачи из набора данных COVID-19 в Индии и применяем эти параметры в нашей
предлагаемой модели. Результаты моделирования подтверждают наши теоретические
выводы, которые показывают влияние тестирования и бессимптомного носителя на
распространение инфекции.
В работе [6] предлагается эпидемиологическая модель путем модификации модели SEIR с
дополнительными отсеками, такими как тест, карантин, тестируемая симптоматическая
инфекция, нетестируемая бессимптомная инфекция, нетестируемая симптоматическая
инфекция и изоляция, учитывая базовую гетерогенную топологию сети. Отмечено, что
непроверенная (симптоматическая и бессимптомная) инфекция играет главную роль в
распространении инфекции, поскольку она влияет на экспонированный отсек, откуда
население перемещается в другие отсеки. Далее исследуется влияние f изменяя значение
от 0 до 1. Это объясняет, что увеличение значения f увеличивает Симптоматическую
Инфекцию и Изоляцию, одновременно уменьшая непроверенную популяцию. В этой
статье выведены три типа чисел воспроизводства: контрольное число воспроизводства R
c
,
зависящее от времени эффективное число воспроизводства R
t
, и базовое число
воспроизводстваR
0
. Базовая скорость размножения, которая говорит о вторичном
заражении для предлагаемой модели. Мы построили кривую R
t
предлагаемой модели,
которая показывает похожую кривую R
tс
реальными данными COVID-19, которые
показывают эффективность нашей модели. Также выведен критический порог для
предлагаемой модели, который отвечает за вспышку инфекции.
Трансмиссивные заболевания, такие как малярия, лихорадка денге, вирус Западного Нила
и т. д., являются одними из наиболее серьезных угроз для здоровья человека. Они
передаются человеческой популяции инфицированными насекомыми или путем прямой
передачи от человека к человеку. Эпидемический процесс зависит от подходящих
экологических и климатических условий. Действительно, климатические факторы влияют
на развитие патогенов у переносчиков, а также на динамику популяции переносчиков,
существенно влияя на заболеваемость среди людей. Вдохновленная реальными данными
об инфекционных заболеваниях, разрабатывается и анализируется эпидемиологическая
модель сезонного восприимчивого-инфицированного-выздоровевшего (сезонного SIR).
Предложенная модель учитывает влияние колебаний температуры вместе с неоднородной
структурой сети человеческого взаимодействия на процесс распространения
трансмиссивных заболеваний. Моделирование проводится для лучшего понимания
колебаний климата и неоднородной природы контактной сети на динамику передачи.
Результаты показывают, что отсутствие учета этих особенностей в модели может
привести к плохой оценке максимальной доли инфицированных лиц в популяции хозяина.
Кроме того, существует серьезное влияние на время, необходимое для достижения этого
максимума. Сезонная модель SIR, как оказалось, точно моделирует динамику вспышек,
наблюдаемых в реальных ситуациях. Она обеспечивает основу для более эффективного
JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025
ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431
ILMIY METODIK JURNAL
прогнозирования вспышек заболеваний, которые можно использовать для внедрения
соответствующих мер контроля для сдерживания эпидемий
[7]
.
Определено распространенность, эпидемиологический профиль и клинические
характеристики поражений слизистой оболочки полости рта или ротоглотки (OOPML) у
пациентов, находившихся на лечении в оториноларингологическом отделении
Национального института инфекционных заболеваний им. Эвандро Шагаса (INI-
FIOCRUZ) с 2005 по 2017 год.
Был проведен статистический анализ описательных данных из медицинских карт (пол,
возраст, уровень образования, цвет кожи, происхождение, курение, алкоголизм,
коинфекция ВИЧ, время развития заболевания, первый симптом и местонахождение
OOPML) [8].
Инфекционные OOPML были наиболее частыми, как и ожидалось в справочном центре по
инфекционным заболеваниям, и, таким образом, они, вероятно, будут менее частыми в
общей медицинской помощи и/или стоматологических услугах. Недоучет OOPML
возможен, поскольку осмотр полости рта/ротовой глотки часто не включается в плановое
медицинское обследование. Осмотр полости рта/ротовой глотки должен проводиться
специалистами, такими как стоматологи и оториноларингологи, которые имеют опыт в
выявлении
OOPML,
даже
в
начальных/бессимптомных
случаях.
Учитывая
многочисленные заболевания, при которых может проявляться OOPML, диагностику
могли бы облегчить многопрофильные команды, что потенциально позволило бы
проводить раннее лечение заболеваний и, таким образом, снизить заболеваемость и
улучшить прогноз. Использование стандартизированных медицинских записей для
систематического осмотра полости рта/ротовой глотки могло бы предоставить
соответствующие инструменты для дифференциальной диагностики и информацию для
новых клинико-эпидемиологических исследований [8].
Авторы [9] обобщили практические статистические методы, используемые в
экологической эпидемиологии для оценки последствий воздействия на здоровье смеси
многих загрязнителей, такие как регрессия байесовского ядра (BKMR), регрессия
взвешенной квантильной суммы (WQS), методы сокращения (наименьший абсолютный
оператор сокращения и отбора, эластичная сетевая модель, адаптивная эластичная сетевая
модель и анализ главных компонентов), исследование ассоциаций в масштабах
окружающей среды (EWAS) и т. д. Мы стремились рассмотреть эти статистические
методы и определить условия применения, сильные и слабые стороны, а также
интерпретируемость результатов каждого метода, предоставляя важные сведения и
помощь для решения эпидемиологических статистических вопросов, касающихся
последствий для здоровья смеси многих загрязнителей .
Глобализация и миграция населения являются важными факторами, способствующими
распространению заболеваний. В условиях глобальных перемещений людей
инфекционные заболевания могут легко и быстро охватывать большие территории, что
делает мониторинг и контроль заболеваний особенно важными. Современные
эпидемиологические исследования учитывают не только локальные, но и международные
тенденции в распространении болезней, а также влияние различных культурных и
социальных факторов на заболеваемость.
В ответ на вызовы глобализации были созданы международные системы мониторинга
заболеваний, такие как глобальная система наблюдения ВОЗ (Всемирной организации
JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025
ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431
ILMIY METODIK JURNAL
здравоохранения), которая позволяет оперативно отслеживать и контролировать эпидемии,
а также координировать усилия разных стран по их предотвращению и ликвидации
.
В работе [10] проведен эпиднадзор за респираторными вирусами у 302 680 детей (2019–
2023 гг.). У гриппа А наблюдалась самая высокая частота обнаружения среди гриппа А/В,
аденовируса и респираторно-синцитиального вируса. Четыре вируса демонстрируют
эпидемиологические особенности, зависящие от возраста и сезона. Меры по борьбе с
COVID-19 позволили сократить распространение заболевания и сместить сезонные пики.
Одной из основных проблем, с которой сталкиваются эпидемиологи, является отсутствие
полноты и достоверности данных. Во многих странах недостаточно развиты системы
учета заболеваний, что затрудняет мониторинг их распространения. Также существует
проблема недостатка финансирования и ограниченности ресурсов для проведения
полноценного эпидемиологического анализа.
Кроме того, изменения климата оказывают серьезное воздействие на распространение
заболеваний, так как климатические изменения могут способствовать изменению
экосистем, в том числе увеличению численности насекомых, переносчиков инфекций,
таких как малярия или лихорадка Денге.
Будущее мониторинга эпидемиологических заболеваний связано с дальнейшим развитием
технологий и методов анализа. Использование мобильных приложений для мониторинга
заболеваний и разработки персонализированных рекомендаций для людей на основе их
здоровья и местоположения будет играть все более важную роль в раннем выявлении
эпидемий.
Применение новых методов диагностики, таких как молекулярно-генетические
технологии и системы с использованием CRISPR для диагностики инфекций, обещает
улучшить скорость и точность диагностики заболеваний. Также стоит ожидать развитие
технологий, основанных на искусственном интеллекте, для мониторинга и управления
эпидемиями.
Мониторинг эпидемиологических заболеваний представляет собой важнейшую задачу для
обеспечения общественного здоровья. Современные исследования в этой области активно
используют новые технологии и методы, такие как большие данные, искусственный
интеллект и мобильные приложения, что позволяет значительно улучшить
прогнозирование и раннее выявление заболеваний. В будущем развитие этих технологий
будет способствовать более эффективному контролю за эпидемиями и улучшению
качества здравоохранения на глобальном уровне.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ling Li, Gaogao Dong, Huaiping Zhu, Lixin Tian. Impact of multiple doses of vaccination
on epidemiological spread in multiple networks // Applied Mathematics and Computation. -
2024., V.472. 128617.
https://doi.org/10.1016/j.amc.2024.128617
2. Xuexin Yu a b, Richard N. Jones c, Lindsay C. Kobayashi a d e, Alden L. Gross f g . Cross-
national statistical harmonization of the Center for Epidemiologic Studies Depression (CES-D)
scale among older adults in China, England, India, Mexico, South Africa, and the United States //
Journal
of
Clinical
Epidemiology
2025.,
-
V.
178.
–
111623.
https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2024.111623
3. Jinyu Xiao B.Med et al. Adult Height, Cardiovascular Disease, and the Underlying
Mechanism: A Comprehensive Epidemiological and Genetic Analysis // Canadian Journal of
Cardiology. Available online - 2025.
JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025
ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431
ILMIY METODIK JURNAL
4. Edmond Menya a c d, Roberto Interdonato b c, Dickson Owuor d, Mathieu Roche.
Explainable epidemiological thematic features for event based disease surveillance // Expert
Systems with Applications. V.250, - 2024, 123894.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123894
5. Naif Alotaibi, A.S. Al-Moisheer, Amal S. Hassan, Ibrahim Elbatal, Salem A. Alyami, Ehab
M. Almetwally. Epidemiological modeling of COVID-19 data with Advanced statistical
inference based on Type-II progressive censoring // Heliyon. 2024. V. 10. e36774.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36774
6. Anurag Singh, Md Arquam. Epidemiological modeling for COVID-19 spread in India with
the effect of testing // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.2022. V.592 126774.
https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126774
7. Arquam, M.,Singh, A., Cherifi, H. Impact of Seasonal Conditions on Vector-Borne
Epidemiological Dynamics // IEEE AccessVolume 8, 2020, Article number 9096282, Pages
94510-94525.
8. Clarissa Souza Mota Reis a b, João Gustavo Corrêa Reis a b c, Fátima Conceição-Silva b 1,
Cláudia Maria Valete ю Oral and oropharyngeal mucosal lesions: clinical-epidemiological study
of patients attended at a reference center for infectious diseases // Brazilian Journal of
Otorhinolaryngology. – 2024. V. 90, I. 3. 101396.
https://doi.org/10.1016/j.bjorl.2024.101396
9. Linling Yu, Wei Liu, Xing Wang, Zi Ye, Qiyou Tan, Weihong Qiu, Xiuquan Nie, Minjing
Li a b, Bin Wang a b 2, Weihong Chen. A review of practical statistical methods used in
epidemiological studies to estimate the health effects of multi-pollutant mixture // Environmental
Pollution. 2022. V. 306, 119356.
https://doi.org/10.1016/j.envpol.2022.119356
10. Xinfeng Zhao, Xiaoxiao Zhu, Jie Wang, Cuiying Ye, Shiyong Zhao. The epidemiological
analysis of respiratory virus infections in Children in Hangzhou from 2019 to 2023 // Virus
Research. 2025.V. 355, 199558.
https://doi.org/10.1016/j.virusres.2025.199558
.
