В современном взаимосвязанном мире появление новых заболеваний стало серьезной глобальной проблемой. Эти заболевания, известные как эмерджентные болезни, создают уникальные проблемы для органов общественного здравоохранения во всем мире. В этой статье блога мы углубимся в определение возникающих заболеваний и рассмотрим различные методы, используемые для их обнаружения и анализа. Мы также предоставим примеры кода, чтобы продемонстрировать эти методы в действии.

Определение новых заболеваний:
Новые заболевания относятся к новым инфекциям, которые недавно появились в популяции или существовали, но заболеваемость или географический охват которых быстро увеличиваются. Эти заболевания могут быть вызваны различными факторами, включая эволюцию существующих патогенов, распространение известных патогенов среди новых популяций или внедрение совершенно новых патогенов.

Методы обнаружения и анализа:

1. Наблюдение за заболеваниями.
   Наблюдение за заболеваниями включает в себя мониторинг и отслеживание возникновения и распространения заболеваний. Это помогает выявлять возникающие заболевания, обнаруживая необычные закономерности или рост заболеваемости. К методам наблюдения относятся:

   Пример кода:

   # Example of disease surveillance using data analysis
   import pandas as pd
   
   # Load disease data
   disease_data = pd.read_csv('disease_data.csv')
   
   # Analyze disease trends
   disease_trends = disease_data.groupby('date').sum()
   
   # Detect unusual patterns
   unusual_patterns = disease_trends[disease_trends > threshold]
   
   # Report emerging diseases
   emerging_diseases = unusual_patterns.index.tolist()

2. Геномное секвенирование.
   Геномное секвенирование играет решающую роль в выявлении и характеристике новых заболеваний, особенно тех, которые вызваны новыми патогенами. Секвенируя геномы патогенов, ученые могут получить представление об их происхождении, способах передачи и потенциальных мишенях для лекарств.

   Пример кода:

   # Example of genomic sequencing using bioinformatics tools
   from Bio import SeqIO
   
   # Load sequence data
   sequence_data = SeqIO.read('pathogen_sequence.fasta', 'fasta')
   
   # Analyze sequence data
   sequence_properties = analyze_sequence(sequence_data)
   
   # Identify novel pathogens
   if sequence_properties['novel']:
      report_emerging_disease(sequence_properties['pathogen_name'])

3. Синдромный надзор:
   Синдромный надзор включает в себя мониторинг в режиме реального времени неспецифических показателей здоровья, таких как симптомы, для выявления необычных закономерностей, которые могут указывать на появление нового заболевания. Этот метод может быть особенно полезен при раннем выявлении новых заболеваний.

   Пример кода:

   # Example of syndromic surveillance using natural language processing
   import nltk
   
   # Preprocess symptom data
   preprocessed_data = preprocess_symptoms(symptom_data)
   
   # Analyze symptom patterns
   pattern_analysis = analyze_patterns(preprocessed_data)
   
   # Detect unusual patterns
   unusual_patterns = pattern_analysis[pattern_analysis > threshold]
   
   # Report emerging diseases
   emerging_diseases = unusual_patterns.index.tolist()

4. Машинное обучение.
   Методы машинного обучения можно использовать для разработки прогностических моделей для выявления новых заболеваний. Обучая модели на исторических данных о заболеваниях и соответствующих характеристиках, таких как климатические данные или перемещение населения, можно прогнозировать появление новых заболеваний.

   Пример кода:

   # Example of machine learning for disease prediction
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   
   # Prepare training and testing data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)
   
   # Train a random forest classifier
   classifier = RandomForestClassifier()
   classifier.fit(X_train, y_train)
   
   # Predict emerging diseases
   predicted_diseases = classifier.predict(X_test)

Выявление и анализ новых заболеваний имеет решающее значение для своевременного вмешательства и профилактики общественного здравоохранения. В этой статье мы рассмотрели несколько методов обнаружения и анализа новых заболеваний, включая надзор за заболеваниями, геномное секвенирование, синдромный надзор и машинное обучение. Объединив эти методы с передовыми технологиями, мы можем повысить нашу способность выявлять возникающие заболевания и реагировать на них, что в конечном итоге защитит глобальное здравоохранение.