4 статей
Систематический обзор 62 исследований, посвященный применению ИИ и глубокого обучения для прогнозирования и диагностики инфекционных заболеваний в Африке. В работе выявлен рост публикаций с 2019 года и определены ключевые направления, такие как борьба с малярией и ВИЧ, а также обозначены барьеры в интеграции данных о животных и окружающей среде.
В статье представлен MeaSeq — новый высокоскоростной биоинформатический конвейер с открытым исходным кодом, разработанный специально для анализа данных секвенирования следующего поколения (NGS) вируса кори (MeV). Инструмент поддерживает работу с платформами Illumina и Oxford Nanopore Technologies (ONT), обеспечивая полный цикл обработки: от контроля качества и сборки консенсусного генома до детекции вариантов и присвоения идентификаторов последовательностей (DSId). Методология исследования включала сравнительный анализ MeaSeq с «золотым стандартом» секвенирования по Сэнгеру, референсными геномами и общедоступными данными. Результаты валидации подтвердили, что MeaSeq обеспечивает высокую точность и воспроизводимость при анализе полногеномных данных, что критически важно для молекулярного надзора и расследования вспышек инфекции. Использование данного пайплайна позволяет автоматизировать процесс подготовки стандартизированных HTML-отчетов, делая геномный мониторинг доступным для лабораторий общественного здравоохранения. Внедрение MeaSeq может значительно ускорить ответ на вспышки кори за счет упрощения анализа данных WGS.
Информационно-аналитический центр здравоохранения Москвы объявил тендер на развитие Единой медицинской информационно-аналитической системы (ЕМИАС) с бюджетом в 479,77 млн рублей. Основной целью проекта является цифровизация процессов учета контактных лиц, подвергшихся воздействию воздушно-капельных и кишечных инфекций. Данная инициатива направлена на автоматизацию противоэпидемиологических мероприятий и повышение эффективности мониторинга инфекционных рисков в столице. Реализация проекта позволит интегрировать данные о контактах в единую цифровую среду, что ускорит реагирование на вспышки заболеваний. Это пример применения ИТ-инфраструктуры и систем обработки данных для управления общественным здравоохранением и эпидемиологическим контролем.
Компания Epic, ведущий разработчик систем электронных медицинских карт (EHR), представила новый функционал, предназначенный для мониторинга эпидемиологической ситуации. Система анализирует данные о состоянии здоровья населения в режиме реального времени на уровне отдельных округов и автоматически генерирует оповещения при обнаружении аномального роста заболеваемости. Данная технология позволяет медицинским организациям и государственным службам здравоохранения быстрее реагировать на вспышки инфекционных заболеваний и планировать распределение ресурсов. Внедрение подобных инструментов мониторинга на базе данных EHR значительно повышает эффективность общественного здравоохранения и позволяет перейти от реактивной модели к проактивному управлению рисками. Интеграция аналитических модулей непосредственно в рабочую среду врачей упрощает процесс отслеживания локальных эпидемиологических трендов.
