Разработка методики прогнозирования форсайта здоровья населения на определенной территории с учетом больших данных по физиому и экспосому человека

   Недавнее развитие широкого спектра технологий медицины, основанное на достижениях геномики, метаболомики, протеомики и транскриптомики, требует очень хорошо разработанного математического аппарата и соответствующих методов обработки больших медицинских данных. Расшифровка генома человека и Четвертая промышленная революция открыли новую эру развития здравоохранения – персонализированную медицину, которая не только построена на так называемых омиксных технологиях, но и невозможна без современной цифровой медицины. Параллельно произошел переход от микрочипов к высокопроизводительному полногеномному секвенированию, исследуется весь набор ДНК, содержащийся в одной клетке, популяциях клеток или сообществах организмов, и одновременно анализируется работа всех генов. Эти новые экспериментальные технологии генерируют огромные объемы данных, которые нужно анализировать только методами биоинформатики, основанной на синтезе биологических и математических знаний. Подобные подходы к обработке больших цифровых массивов медицинской и биологической информации ранее нигде не применялись и могут стать очень популярным трендом на стыке областей. Авторы статьи попытались заложить концептуальные основы для формирования методологии многомерного анализа больших данных по физиому и экспосому человека.

1. Project Management Book of Knowledge. – 6^th ed. – Newtown Township: Project Management Institute, 2017. – P. 101.

2. Blank S., Engel J., Hornthal J. Lean launchpad evidence-based entrepreneurship. – 10^th ed. – Stanford: Leland Stanford Junior University, 2017. – P. 56.

3. Остервальдер А., Пинье И. Построение бизнес-моделей. Настольная книга стратега и новатора. – М.: Alpina Digital, 2012. – С. 17–19.

4. Детмер У. Теория ограничений Голдратта. Системный подход к непрерывному совершенствованию. – М.: Alpina Digital, 2012. – С. 24–28.

5. Petri C.A. Kommunikation mit Automaten. – Hamburg: Fachbereich Informatik, 2011. – P. 5.

6. Рятов К. Секреты развития: как, чередуя инновации и системные изменения, развивать лидерство и управление. – М.: Альпина Паблишер, 2016. – С. 2–3.

7. Кай-Фу Ли. Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. – С. 5.

8. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации. Манифест революции в бизнесе. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2011. – С. 10.

9. Шёнталер Ф., Фоссен Г., Обервайс А., Карле Т. Бизнес-процессы. Языки моделирования, методы, инструменты. – М.: Альпина Паблишер, 2019. – С. 8.

10. Safiullin L.N., Fatkhiev A.M., Grigorian K.A. The triple helix model of innovation // Mediterranean Journal of Social Sciences. – 2014. – Vol. 5. – Is. 18. – P. 203.

11. Grigorian K.A., Ramazanov A.V. The formation of the system of priorities of the cluster policy of the region // Academy of Strategic Management Journal. – 2016. – Vol. 15. – Spec. Is. 1. – P. 138–144.

12. Malaev V.V., Nizamutdinov I.K. Social policy of the state in interrelation with the general economic policy instruments // Astra Salvensis. – 2017. – Vol. 2017. – Is. 1. – P. 391–398.

13. Safiullin A.R., Shakirzyanov N.R., Ravzieva D.I. Infrastructure for regional development investment projects // Journal of Social Sciences Research. – 2018. – Vol. 2018. – Spec. Is. 1. – P. 281–284.

14. Ziganshina Z.R., Karev S.A., Mishakin T.S. Preparation of the highly qualified personnel for creation, support and implementation of the innovative projects // International Journal of Scientific Study. – 2017. – Vol. 5. – Is. 6. – P. 71–74.

15. Тян Н.Г., Прохорова Е.Д., Пенькова А.С. Цифровизация здравоохранения // Ученые заметки Тихоокеанского государственного университета. – 2018. – Т. 9. – № 4. – С. 99–102.