ТЕХНОЛОГІЯ LLM-ВИДОБУВАННЯ ОЗНАК ТЕСТУВАННЯ ПАЦІЄНТІВ З ТЕКСТОВИХ ЗВІТІВ ДЛЯ УДОСКОНАЛЕННЯ ПРОГНОЗУВАННЯ КІЛЬКОСТІ ХВОРИХ НА КОРОНАВІРУС

Анотація

Розглянуто застосування сучасних великих мовних моделей (LLM) для автоматизованого видобування важливих ознак з аналітичних текстових звітів про пандемію COVID-19 в Україні в період 2020—2022 років. Ці звіти охоплюють широкий спектр даних, включно з регіональними показниками захворюваності, динаміку тестування, результати вакцинації та демографічні характеристики пацієнтів. У дослідженні розглянуто інтеграцію цих видобутих ознак у моделі часових рядів для підвищення точності епідеміологічних прогнозів.

Центральним елементом дослідження є використання моделі Prophet, яку вдосконалено для врахування сезонних змін і аномалій у даних. У дослідженні вирішувалися такі виклики, як багатохвильовий характер часового ряду COVID-19, включно з різкими підйомами і спадами захворюваності. Здійснено коригування аномалій, спричинених змінами в карантинних заходах, політиці тестування та вакцинаційних кампаніях, особливо в періоди зимових сплесків.

Оптимізація моделі Prophet включала вдосконалене налаштування параметрів за допомогою таких методів, як Grid Search і стохастична оптимізація, адаптованих до специфічного епідеміологічного контексту України. Додатково у дослідженні оцінено потенціал нейромережевих моделей, зокрема LSTM (Long Short-Term Memory), для аналізу часових рядів. Здатність LSTM виявляти нелінійні залежності та обробляти велику кількість вхідних параметрів доповнює традиційні методи, забезпечуючи глибше розуміння довгострокових трендів і взаємозв’язків у даних.

Мета цієї статті полягає у створенні ефективного інструменту для прогнозування епідеміологічної динаміки, здатного враховувати багатофакторний характер даних, що описують пандемію COVID-19, шляхом інтеграції нових ознак, отриманих із текстових аналітичних звітів за допомогою великих мовних моделей (LLM), у часовий ряд.