Четвертый международный форум «Передовые цифровые и производственные технологии» 14–15 декабря 2022 года
К списку альбомов 22 Июня 2022 года
676 просмотров

В Центре НТИ СПбПУ обсудили перспективы внедрения методов математического моделирования в прогнозирование социального развития Новосибирска

В альбоме 10 фотографий

16 июня 2022 года Центр компетенций НТИ «Новые производственные технологии» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (Центр НТИ СПбПУ) посетили представители департамента по социальной политике мэрии города Новосибирска. Рабочий визит был посвящен обсуждению вопросов внедрения математического моделирования в прогнозирование социального развития.

Участники рабочей встречи
  • Незамаева Ольга Борисовна, начальник департамента по социальной политике мэрии города Новосибирска;
  • Елгина Ксения Андреевна, начальник проектного офиса департамента по социальной политике мэрии города Новосибирска;
  • Боровков Алексей Иванович, проректор по цифровой трансформации СПбПУ, руководитель Научного центра мирового уровня (НЦМУ) СПбПУ «Передовые цифровые технологии», Центра компетенций Национальной технологической инициативы (НТИ) СПбПУ «Новые производственные технологии» и Инжинирингового центра (CompMechLab®) СПбПУ;
  • Болсуновская Марина Владимировна, заведующая лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ.

Ольга Незамаева рассказала о текущей деятельности департамента по социальной политике мэрии Новосибирска. Программы рассчитаны на выстраивание единой политики в области социальной защиты, здравоохранения, лекарственного обеспечения жителей города. К числу ключевых задач относится укрепление статуса семей, женщин, детей, развитие системы учреждений соцзащиты, аптек, магазинов для малоимущих граждан, защита прав потребителей. Как отметила Ольга Борисовна, идет активная работа по внедрению цифровизации, все услуги переведены в цифровой формат.

«На мой взгляд, есть трудности с выстраиванием приоритетов среди всех запросов населения и имеющихся услуг. Чаще всего мы взаимодействуем с определенными категориями людей, помогая им решать те или иные проблемы. Между тем, есть достаточно большая часть жителей, которые с подобными проблемами не сталкивались, и они просто не знают обо всех возможностях социальной сферы. Для нас очень важно наладить все процессы взаимодействия. Мы накопили большой объем информации по годам в виде отчетов, но сейчас они не являются основой для принятия решений», – рассказала начальник департамента.

Проректор по цифровой трансформации СПбПУ, руководитель Научного центра мирового уровня СПбПУ «Передовые цифровые технологии», Центра НТИ СПбПУ и Инжинирингового центра (CompMechLab®) СПбПУ Алексей Боровков, в свою очередь, отметил, что правильно оценивать ресурсы, принимать целесообразные и эффективные управленческие решения и выстраивать прогнозы на основе данных позволяет математическое моделирование.

«Модель – это основа для принятия управленческих решений. Она должна быть тиражируемой, то есть, применимой к разным городам России. Модель подразумевает последующие уточнения, которые описывают эффекты – сначала основные, а потом более тонкие, детальные. Постепенно она превращается в удобный инструмент: вы задаете параметры и смотрите, что будет через год или два с учетом требований, финансов, ресурсных ограничений», – объяснил Алексей Иванович.

Показательным примером выступает математическая модель прогнозирования распространения коронавирусной инфекции COVID-19, над которой с февраля 2020 года работают сотрудники Центра НТИ СПбПУ и НЦМУ СПбПУ. В данной модели применены многочисленные ноу-хау Центра НТИ СПбПУ, которые ранее не использовались эпидемиологами. Основой для применения этих ноу-хау является трансдисциплинарный подход и кросс-отраслевой трансфер наукоёмких мультидисциплинарных технологий, которые успешно применяют в СПбПУ для решения сложных и наукоёмких задач.

Как отметил Алексей Боровков, математическая модель СПбПУ уже в середине марта 2020 года позволила спрогнозировать даты наступления и амплитуды пиков эпидемии в Москве и Санкт-Петербурге. В дальнейшем она вышла за рамки только эпидемиологии, получив развитие в сторону социально-экономической модели.

«Мы строили интервальные оценки. Не было задачи рассчитывать точно, допустим, 15 тысяч 173 заболевших. Мы говорили: где-то 15 тысяч – это хорошая точность. Когда эти цифры становятся известны за месяц или два до пика заболеваемости, система здравоохранения успевает подстроиться, правильно оценить ресурсы. Третья, четвертая, пятая волны у нас прошли легче, чем первые две. Постепенно прогнозирование начало охватывать другие сферы, выступать основой для введения или снятия тех или иных ограничений и так далее», – отметил Алексей Иванович.

Разработанная математическая модель способна выступить инструментом для решения вопросов на стыке здравоохранения и социальной поддержки, например, планирования программ реабилитации пациентов после COVID-19. Об этом рассказала заведующая лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ Марина Болсуновская. Подобную задачу сейчас решают специалисты Центра НТИ СПбПУ совместно с Городской больницей №40 Курортного района Санкт-Петербурга.

«40-я городская больница в Сестрорецке обеспечивает полный цикл – от приема пациентов и их лечения до реабилитации после выздоровления. Стоит задача – провести оценку, кто и какую терапию получал, в каком состоянии поступил, какие были отягощающие факторы, как проходило лечение. В настоящее время в больнице идет сбор полной информации, ее очищают от персонализированных данных. Затем будем проводить отработку», – пояснила Марина Владимировна.

Опыт математического моделирования Центра НТИ СПбПУ заинтересовал представителей Новосибирска. Стороны предварительно договорились о подписании соглашения о сотрудничестве и последующей совместной работе по составлению прогнозной модели на основе данных, характеризующих социальную сферу города. Как было отмечено, подобная модель в перспективе могла бы оказывать помощь руководителям департамента в выборе вектора социальной политики и принятии ключевых управленческих решений.

Упоминание в СМИ: