Доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов.
Доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник лаборатории моделирования евразийской интеграции и мирохозяйственных процессов.Профессор Института управления Президентской академии Российской академии народного хозяйства и государственной службы РФ (РАНХиГС).
The article examines geoinformation approaches to improving the monitoring system for particularly dangerous vector-borne and natural focal infections, which have enormous socio-economic consequences not only for industry but also for national security and economic sovereignty of Russia. The expediency of developing and implementing a comprehensive information and analytical platform integrating geoinformation systems and multi-agent modeling methods is substantiated. The proposed architecture makes it possible to generate multilevel epizootic and epidemiological risk assessments and predictive models, which are the theoretical basis for forming a long-term strategy for epidemiological surveillance of identified foci of infection. This approach ensures a reasonable allocation of resources for preventive and anti-epidemic measures, taking into account the interests of business entities and the population. The prerequisites for the creation of a digital epizootic platform are analyzed; and the advantages of the introduction of the automated system of accounting and registration of animals Regagro on the territory of the Russian Federation for the development of agent-oriented models in epizootology are revealed.
В настоящей статье исследуются геоинформационные подходы к совершенствованию системы мониторинга за особо опасными трансмиссивными и природно-очаговыми инфекциями, имеющими огромные социально-экономические последствия не только отраслевого характера, но и для национальной безопасности и экономического суверенитета России. Обоснована целесообразность разработки и внедрения комплексной информационно-аналитической платформы, интегрирующей геоинформационные системы и мультиагентные методы моделирования. Предложенная архитектура позволяет генерировать многоуровневые эпизоотолого-эпидемиологические оценки рисков и прогнозные модели, являющиеся теоретической основой для формирования долгосрочной стратегии эпидемиологического надзора в отношении выявленных очагов инфекции. Данный подход обеспечивает обоснованное распределение ресурсов профилактических и противоэпидемических мероприятий с учетом интересов хозяйствующих субъектов и населения. Проанализированы предпосылки создания цифровой эпизоотической платформы и раскрыты преимущества от внедрения автоматизированной системы учета и регистрации животных «Regagro» на территории Российской Федерации для разработки агент-ориентированных моделей в эпизоотологии.