Speaker
Description
Социальные и экономические характеристики общества связаны с состоянием здоровья людей и с процессом распространения эпидемий [1]. Отслеживание подобных параметров по каждому пациенту не представляется возможным, поэтому при построении моделей распространения и динамики медленных эпидемиологических процессов, использование подобных параметров возможно лишь в усредненном статистическом виде.
Мы рассматриваем подход выделения важных с точки зрения чувствительности модели социально-экономических параметров, тем самым упрощая модель и отказываясь от избыточной или лишней информации, а так же проверяя оценку эксперта о влиянии тех или иных параметров на эпидемиологическую ситуацию. В основе предлагаемого метода лежит подход анализа компонент вектора Шепли [2], дающего представление о вкладе параметров в результат моделирования, что так же улучшает интерпритируемость модели. В работе будут приведены результаты анализа чувствительности социально-экономических параметров на динамику ко-инфекции туберкулеза и ВИЧ в Тульской области РФ.
Работа выполнена в рамках государственного задания Института математики им. С.Л. Соболева СО РАН, проект FWNF-2024-0002 "Обратные некорректные задачи и машинное обучение в биологических, социально-экономических и экологических процессах".
Список литературы:
1. Paul Contoyannis, Andrew M. Jones, Socio-economic status, health and lifestyle, Journal of Health Economics, 2004, V. 23, P. 965-995.
2. Lundberg, S.; Lee, S. A unified approach to interpreting model predictions. Adv. Neural Inf. Process. Syst. 2017, V. 30, P. 4768–4777.
| Секция конференции | Обратные задачи |
|---|
