Development of methods for forecasting the dynamics of morbidity in the case of COVID-19
Authors: Каширина И.Л. , Матыкина О.В. 
Published: July 2024

Пандемия COVID-19 привела к глобальным последствиям и стала причиной серьезных ограничительных мер во всех сферах деятельности, изменивших условия работы и жизни населения мира. Даже после окончания пандемии прогнозирование заболеваемости COVID-19 остается важной задачей, так как необходимо следить за развитием ситуации, а результаты исследований по этой теме могут быть перенесены на другие эпидемии. Особое значение имеют научные исследования по анализу факторов, оказывающих существенное влияние на протекание эпидемии. В данном исследовании предлагается комплекс моделей и алгоритмов машинного обучения, базирующихся на обработке больших данных, для прогнозирования динамики распространения вируса COVID-19 на мезоуровне, с помощью которого анализируется влияние различных экзогенных факторов на заболеваемость. В качестве исходных данных для построения моделей машинного обучения используется деперсонифицированный набор данных, предоставленный Воронежским областным клиническим консультативно-диагностическим центром и содержащий информацию по всем проведенным в Воронежской области тестам на COVID-19. Для эффективной борьбы с эпидемиями необходимы прогнозы развития динамики заболеваемости на достаточно длительный период времени (например, от двух недель и более), тогда как в литературе, как правило, предлагаются краткосрочные методы, позволяющие делать достаточно точный прогноз только на 1–5 дней. Поэтому задача данного исследования заключается в поиске оптимального метода прогнозирования заболеваемости на средний период времени с использованием экзогенных факторов. В качестве экзогенных переменных для улучшения качества прогнозирования были выбраны сведения о погоде, дне недели и месяце и популярность поисковых запросов, связанных с COVID-19.
The COVID-19 pandemic has had global repercussions and has led to severe restrictive measures in all areas of activity that have changed the working and living conditions of the world's population. Even after the end of the pandemic, predicting the incidence of COVID-19 remains an important task as it is necessary to monitor the development of the situation and the results of research on this issue can be extrapolated to other epidemics. Scientific studies on the analysis of factors that have a significant impact on the course of the epidemic have a particular importance. This study proposes a set of models and machine learning algorithms based on big data processing to predict the dynamics of the spread of the COVID-19 virus at the mesolevel, which analyzes the impact of various exogenous factors on the incidence. As the initial data for building machine learning models, we use a depersonalized data set provided by Voronezh Regional Clinical Consultative and Diagnostic Center and containing information on all tests for COVID-19 conducted in Voronezh Oblast. To effectively combat epidemics, it is necessary to forecast the development of the incidence dynamics for a sufficiently long period of time, e.g. from two weeks or more, while various studies, in general, propose short-term methods that allow making a fairly accurate forecast only for 1–5 days. Therefore, the goal of this study is to find the optimal method for predicting incidence over an average period of time using exogenous factors. Information about the weather, day of the week and month, and the popularity of search queries related to COVID-19 were selected as exogenous variables to improve the quality of forecasting.