ПРОГНОЗУВАННЯ ЕПІДЕМІЙ ЯК НАПРЯМ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ГРОМАДСЬКОМУ ЗДОРОВ’Ї - КИЙ-КОКАРЄВА, В. Г. (Вісник соціальної гігієни та організації охорони здоров'я України, 2025)
Мета: аналіз сучасних методів прогнозування епідемій за допомогою штучного інтелекту, оцінка їх ефективності та визначення перспектив розвитку. Матеріали і методи. Для аналізу використано дані з рецензованих статей, звітів міжнародних організацій і кейсів компаній за період 2020–2025 рр. Результати доповнено порівнянням із традиційними методами, оцінкою етичних і технічних викликів, а також обговоренням їх значення для громадського здоров’я. Результати. Установлено, що методи штучного інтелекту показали високу ефективність у короткострокових прогнозах (1–4 тижні), де моделі рекурентних нейронних мереж та довгої короткочасної пам’яті досягали точності 80–96% за передбачення захворюваності та госпіталізацій. Просторово-часові моделі на основі згорткових нейронних мереж та гібридних архітектур давали змогу з точністю до 90% визначати зони ризику поширення інфекцій. Водночас точність довгострокових прогнозів (понад один місяць) була нижчою – 60–75% через вплив непередбачуваних чинників, таких як зміни у поведінці населення та мутація патогенів. Висновки. Застосування штучного інтелекту у 2020–2025 рр. суттєво підвищило ефективність епідеміологічного прогнозування, забезпечивши точність короткострокових моделей на рівні до 96%, можливість раннього виявлення спалахів та перевищення результатів традиційних підходів. Найкращі результати продемонстрували гібридні моделі, що поєднують штучний інтелект із класичними епідеміологічними методами, забезпечуючи баланс між точністю та інтерпретацією. Використання новітніх моделей епідемічних процесів дає змогу розробляти дієві, науково обґрунтовані та ефективні стратегії профілактики захворюваності й контролю за поширенням епідемій.