В журнале «Вестник евразийской науки» опубликовано исследование, в котором нейросети LSTM используются для прогнозирования уровня демографических изменений на основе социально-экономических данных. Разработанная модель уже интегрирована в программный комплекс «Аналитика Будущего», который может помочь властям и медицинским учреждениям оптимизировать распределение ресурсов.
Авторы статьи — Юрий Юрьевич Швец и Анастасия Андреевна Костина предложили подход к прогнозированию демографических изменений.
В основные выводы:
- модель на основе L-сетей демонстрирует на 15–20 % более точные результаты по сравнению с традиционными методами, анализируя данные Росстата, включая доходы, образование и доступ к медицине.
- инструмент для управления: программное обеспечение позволяет в режиме реального времени моделировать сценарии, например, как снижение доходов населения может повлиять на смертность от сердечно-сосудистых заболеваний.
- практическое применение: система уже тестируется в рамках нацпроекта «Здравоохранение» для оптимизации бюджетирования в регионах.
Модель также выявила «критические точки» в данных, где сочетание низкого образования и высокой безработицы резко ухудшает демографические показатели.