Юлия Владимировна Татаркова
◽
Татьяна Николаевна Петрова
◽
Олег Валериевич Судаков
◽
Александр Юрьевич Гончаров
◽
Ольга Николаевна Крюкова
В настоящей статье представлен обзор основных решений, доступных сегодня для формирования как краткосрочных, так и долгосрочных проекций заболеваемости болезней глаза и его придаточного аппарата в студенческой среде. С другой стороны, существует ряд проблем, связанных с многообразием факторов, влияющих на заболеваемость, статистической необоснованностью и противоречивостью имеющихся результатов анализа данных. Представлены результаты математического моделирования зависимости показателя заболеваемости от наиболее влиятельных факторов образовательной и социальной среды. Перечислены важнейшие направления разработки математических моделей распространения заболеваемости. С помощью разработанного программного комплекса проведена серия вычислительных экспериментов по оценке и прогнозированию заболеваемости обучающихся в вузах разного профиля. Показана эффективность применения методики многовариантного моделирования и прогнозирования, указаны их ограничения и возможности практического применения. По расположению обобщенной области благоприятного прогноза в факторном пространстве можно определить время воздействия неблагоприятных для зрения факторов, которое должно составлять не более 10 ... 11 часов в сутки, количество профилактических мероприятий должно составлять не менее 3 ... 4. При этом риск развития миопии составит не более 0,4, вероятность усталости глаз за компьютером составит не более 0,4, вероятность дискомфорта глаз на занятиях составит не более 0,15. Исходя из характера прогноза, определяется длительность диспансерного наблюдения, а также потребность профилактических мероприятий по устранению или ослаблению действия неблагоприятно влияющих социально-гигиенических и медико-биологических факторов конкретного больного. Использование прогностической матрицы в практическом здравоохранении позволяет существенно улучшить работу по профилактике офтальмологической заболеваемости и является одним из эффективных мероприятий диспансеризации студенческой молодежи, так как дает возможность выделить из числа обучающихся группу с высоким риском неблагоприятного исхода заболевания
This article provides an overview of the main solutions available today for the formation of both short-term and long-term projections of the incidence of eye diseases and its adnexa in the student environment. On the other hand, there are a number of problems associated with a variety of factors affecting the incidence, statistical unreasonability and inconsistency of the available data analysis results. The results of mathematical modeling of the dependence of the incidence rate on the most influential factors of the educational and social environment are presented. The most important areas of developing mathematical models for the spread of morbidity are listed. With the help of the developed software package, a series of computational experiments was carried out to assess and predict the incidence of students in universities of various profiles. The effectiveness of the application of multivariate modeling and forecasting methods is shown, their limitations and practical application possibilities are indicated. By the location of the generalized region of favorable prognosis in the factor space, it is possible to determine the exposure time of factors unfavorable for vision, which should be no more than 10 ... 11 hours a day, the number of preventive measures should be at least 3 ... 4. At the same time, the risk of development myopia will be no more than 0.4, the probability of eye fatigue at the computer will be no more than 0.4, the likelihood of eye discomfort in the classroom will be no more than 0.15. Based on the nature of the forecast, the duration of the follow-up observation is determined, as well as the need for preventive measures to eliminate or weaken the action of adverse social, hygienic and biomedical factors of a particular patient. The use of the prognostic matrix in practical health care can significantly improve the work on the prevention of ophthalmic morbidity and is one of the effective medical examinations for students, since it makes it possible to distinguish among the students a group with a high risk of an unfavorable outcome of the disease
The MindGomoku: An Online P300 BCI Game Based on Bayesian Deep Learning
