Интегрированная система мониторинга потребления антимикробных препаратов и прогнозирования резистентности на основе динамических моделей

Аннотация:

Цель. Разработка и валидация комплекса математических моделей для прогнозирования тенденций антимикробной резистентности (АМР) на национальном уровне с учетом данных о потреблении антимикробных препаратов (АМП) и текущих уровнях антимикробной резистентности. Использованы данные о потреблении системных АМП в 82 регионах России за 2008-2022 гг. (источник: IQVIA) и уровни АМР за 2013-2022 гг. (источник: AMRmap.ru). Анализ включал нормализацию региональных названий, фильтрацию АМП с низкой клинической значимостью, вычисление скользящих средних (3-10 лет) для параметров АМР и выражение потребления АМП в определенных дневных дозах (DDD). Для снижения размерности пространства признаков применен метод главных компонент (РСА). В рамках концепции «модельной пары» (микроорганизм-антибиотик) протестированы алгоритмы машинного обучения: LightGBM, Random Forest, логистическая регрессия, SVM с линейным и гауссовым ядрами. Оптимизация гиперпараметров проведена с использованием k-кратной кросс-валидации; оценка эффективности моделей выполнена по метрикам точности и полноты. Прогнозирование АМР реализовано для двух сценариев: оптимизированного (COBYLA) и реалистичного (ETS-модель). В результате для пары «Escherichia coli / цефотаксим» модель LightGBM показала наивысшие показатели точности (67,5% на обучающей выборке, 66,6% на валидационной) без признаков переобучения. Основными предикторами АМР стали значения скользящего среднего исторических данных о резистентности и тип инфекции (внебольничная/нозокомиальная). Оптимизация структуры потребления позволила спрогнозировать снижение уровня АМР на 15-20% за десятилетие, тогда как реалистичный сценарий предсказал рост резистентности на 5-10%, особенно среди внебольничных изолятов. Разработана онлайн-платформа AMCmodel.ru, обеспечивающая визуализацию данных, доступ к моделям и генерацию прогнозов. Выводы. Разработанная система предоставляет инструменты для точного прогнозирования динамики АМР и разработки стратегий управления антимикробной терапией. Оптимизация потребления АМП, согласно результатам моделирования, способна снизить резистентность на 15-20%. Платформа AMCmodel.ru служит инструментом для оперативного принятия решений в реальном времени. Перспективы работы включают расширение комплекса моделей на новые пары «микроорганизм-антибиотик» и интеграцию международных данных для повышения прогностической значимости моделей.

Авторы:

Издание: Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия
Год издания: 2025
Объем: 12с.
Дополнительная информация: 2025.-N 3.-С.330-341. Библ. 31 назв.
Просмотров: 1