Inventory number IRN Number of state registration
0223РК00111 AP09259016-OT-23 0121РК00700
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Заключительный Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 1
International publications: 5 Publications Web of science: 5 Publications Scopus: 5
Number of books Appendicies Sources
1 2 18
Total number of pages Patents Illustrations
53 0 29
Amount of funding Code of the program Table
20309102 AP09259016 1
Name of work
Эпидемиология и прогнозирование инфекционных заболеваний в Казахстане с использованием больших данных здравоохранения, математического моделирования и машинного обучения
Report title
Type of work Source of funding The product offerred for implementation
Fundamental Базы, банки данных
Report authors
Гайпов Абдужаппар Эркинович , Қашқынбаев Ардақ Тұрысбекұлы , Золланвари Амин , Ердесов Сауран , Махаммаджанов Жалалиддин Камилжанович , Арупжанов Илияр Шахемарданович ,
0
0
0
0
Customer НУ
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) Нет
Full name of the service recipient
Nazarbayev University
Abbreviated name of the service recipient NU
Abstract

В 2023 г. объектами исследования были базы данных пациентов с инфекционными заболевания из Единой Национальной Системы Здравоохранения (ЕНСЗ).

2023 жылы зерттеу объектілері - Бірыңғай ұлттық денсаулық сақтау жүйесінің (БҰДЖ) жұқпалы аурулары бар науқастардың мәліметтер базасы болды.

в 2023 г. целью нашего проекта были - на основе изученных эпидемиологических особенностей инфекций, передаваемых воздушно-капельным путем и через кровь (парентерально) в Казахстане за 2014-2020 гг сделать завершающие оценки математического прогнозирования инфекций, а также предоставить паттерны заболеваний (классификации) при использовании машинного обучение в работе с большими объёмами данных. В зависимости от результатов разработать веб-приложение для прогнозирования инфекций.

2023 жылы біздің жобамыздың мақсаты - инфекциялардың эпидемиологиялық сипаттамаларының негізінде жасалған базасымен инфекциялардың математикалық болжауын жасап бітіру, сондай-ақ деректердің көп мөлшерімен жұмыс істеу кезінде машиналарды оқытуды қолдану кезінде аурулар инфекциялардың паттернін (жіктелуі) ұсыну. Нәтижелерге байланысты инфекцияларды болжау үшін веб-қосымшаны жасау.

Описательная статистика распространённости, заболеваемости и смертности от инфекционных заболеваний с применением статистической программы STATA. Систематический обзор и поиск литературы.

STATA статистикалық бағдарламасының көмегімен жұқпалы аурулардан таралуы, аурушаңдығы мен өлімінің сипаттамалық статистикасы. Жүйелі шолу және әдебиеттерді іздеу.

В 2023 г. были изучены эпидемиологические особенности инфекций, передаваемых воздушно-капельным путем (как грипп, COVID-19, корь, бактериальный менингит, туберкулез, коклюш, ветряная оспа) а также инфекций передаваемых через кровь (инфекции передаваемые парентеральными путями, таких как ВИЧ и вирусные гепатиты) в Казахстане за 2014-2020 гг. с использованием базы данных ЕНСЗ Республики Казахстан. Завершена оценка математического прогнозирования инфекций и предоставлены паттерны заболеваний (классификации) с использованием машинного обучения в работе с большими медицинскими данными. В зависимости от результатов, разработан веб-приложение для прогнозирования. За период проекта было опубликовано 8 научных работ в рецензируемых научных журналах. Среди них 7 статей были опубликованы в международных реферируемых журналах, которые индексируются в базах данных Scopus и Web of Science, и имеют импакт-фактор выше 2, и 1 в рейтинговом журнале рекомендованном Комитетом по обеспечению качества в образовании и науке (КОКСОН) Министерства образования и науки Республики Казахстан. Кроме того, мы представили результаты работ на 6 международных конференциях.

2023 жылы, 2014-2020 жылдар аралығында Қазақстан Республикасынан Бірыңғай ұлттық денсаулық сақтау жүйесінің (БҰДЖ) мәліметтер базасын пайдаланана отырып, ауа-тамшы жолдарымен таралатын (тұмау, COVID-19, қызылша, бактерилық менингит, туберкулез, көкжөтел, желшешек), сондай-ақ қан арқылы берілетін инфекциялардың (мысалы, парентеральды жолдармен - АҚТҚ және вирустық гепатит) эпидемиологиялық ерекшеліктері зерттелді. Инфекциялардың математикалық болжамын бағалау және аурулар паттернін (жіктелуі) үлкен медициналық мәліметтермен жұмыста машиналарды оқыту аяқталды. Нәтижелерге байланысты, болжауға арналған веб-қосымша әзірленді. Жоба аясында ғылыми журналдарда 8 ғылыми жұмыс жарияланды. Олардың ішінде 7 мақала халықаралық журналдарда жарияланды, олар Scopus және Web of Science мәліметтер базасында индекстелді және 2-ден жоғары импакт-факторға ие, және 1 мақала Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің ғылым және жоғары білім саласындағы сапаны қамтамасыз ету комитеті (КОКСОН) ұсынған журналда. Сонымен қатар, 6 халықаралық конференцияларда нәтижелер ұсынылды.

В результате проведенной в этом году работы 7 работ были опубликованы в международных рейтинговых реферируемых журналах с индексацией в Scopus и Web of Science с импакт-фактором выше >2. Были представлены в 7 международных конференциях.

Осы жылы жүргізілген жұмыстардың нәтижесінде осы жылы халықаралық рейтингте 7 жұмыс жарияланды, олар Scopus және Web of Science мәліметтер базасында 2-ден жоғары импакт-факторға ие, 7 халықаралық конференцияларда ұсынылды

не внедрено

енгiзiлмедi

медицина

медицина

UDC indices
616.9
International classifier codes
76.29.50;
Readiness of the development for implementation
Key words in Russian
Медицина; Эпидемиология; Инфекционные заболевания; Математическое моделирование; Машинное обучение;
Key words in Kazakh
Медицина; Эпидемиология; жұқпалы аурулар; математикалық модельдеу; машиналық оқыту;
Head of the organization Илесанми Адесида Phd / Professor
Head of work Гайпов Абдужаппар Эркинович Кандидат медицинских наук / Ассоциированный профессор
Native executive in charge