Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

Tsokova T.N. Kozlov L.B.
Одной из главных задач, решаемых нами, было составление и автоматизация алгоритма прогнозирования заболеваемости клещевым энцефалитом (КЭ) на территории Тюменской области. Долгосрочный прогноз заболеванием КЭ позволит своевременно применить профилактику предупреждения этого заболевания. Это снизит материальные затраты и повысит эффективность защиты населения от переносчика вируса.

Выбор математической модели заболеваемости КЭ был осуществлён с применением теории массового обслуживания. Этот метод оказался предпочтительнее по сравнению с другими методами: экстраполяции, математической экспертизы, так как позволяет повысить качество экстраполяционного долгосрочного прогнозирования, осуществить переход к факторному прогнозу, что позволит предвидеть нестандартные ситуации эпидемического процесса (ЭП).

Математическая модель ЭП предполагает разные варианты расчётов.

  1. Накоплены материалы многолетних наблюдений относительно частоты присасывания клещей и иммунной прослойки среди населения.
  2. Существует большое число наблюдений по частоте обнаружения антител, но данные по частоте присасывания клещей отсутствуют.
  3. Существуют данные по иммунной прослойке,и они малочисленны.

На основании разработанной математической модели ЭП КЭ оказалось возможным вычислить величину интенсивности заражения КЭ, которая может служить точной оценкой напряженности ЭП на данной территории. Поскольку эти параметры особенно важны  для  эпидемиологов,  обычно не имеющих средств и времени для сложных вычислений, нами был составлен алгоритм и компьютерная программа всех расчётов, предлагаемой модели.

В настоящее время, на основе разработанных алгоритмов математической модели нами проводится расчёт заболеваемости КЭ в четырёх ландшафтных районах Тюменской области Южная тайга, Подтайга, Северная лесостепь, Средняя лесостепь. Отклонение теоретических кривых заболеваемости КЭ от экспериментальных значений служит обоснованием для оптимизации оценок параметров математической модели.

Для того чтобы модель ЭП нашла самое широкое применение в эпидемиологии КЭ, необходима проверка её адекватности условиям и других географических районов. Это приведёт к разработке отдельных математических моделей и составление алгоритмов для всех других крупных регионов страны с учётом эпидемиологических особенностей.