Вивчення поширення інфекцій засобами математичного моделювання у закладах фахової передвищої медичної освіти [Text] = Study of the infection spread using mathematical modeling in professional higher medical educational institutions / С. І. Яремій [та ін.]. - Електрон. текст. дані // Art of Medicine. - 2023. - N 4. - С. 201-208. - Бібліогр.: в кінці ст. MeSH-main: ИНФЕКЦИОННОЙ БОЛЕЗНИ ВСПЫШКИ РЕГИСТРАЦИЯ -- BASIC REPRODUCTION NUMBER МАТЕМАТИЧЕСКИЕ КОНЦЕПЦИИ -- MATHEMATICAL CONCEPTS МОДЕЛИ ОБУЧЕНИЯ -- MODELS, EDUCATIONAL МЕДИЦИНСКИЕ УЧИЛИЩА -- SCHOOLS, NURSING (организация и управление, тенденции) МЕДИЦИНСКИЕ УЧРЕЖДЕНИЯ С КВАЛИФИЦИРОВАННОЙ МЕДСЕСТРИНСКОЙ ПОМОЩЬЮ -- SKILLED NURSING FACILITIES (организация и управление, тенденции) СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ -- DATA INTERPRETATION, STATISTICAL Annotation: Підготовка молодшого медичного персоналу вимагає глибокого розуміння не лише основ своєї спеціальності, але й широкого спектра знань, пов'язаних з інфекційними захворюваннями та їх поширенням. Одним із ключових аспектів цієї підготовки є вивчення математичного моделювання поширення інфекцій, яке є важливим інструментом встановлення закономірностей та прогнозування розвитку захворювань. Тому, розгляд підходів до навчання студентів медичних коледжів моделюванню поширення епідемій, зокрема, аналізу процесів поширення вірусу у популяції та факторів, які впливають на швидкість і величину зони його поширення, є актуальною задачею. Дана стаття має за мету ознайомити майбутніх медичних працівників з основними принципами епідеміології та моделювання; допомогти зрозуміти, як вірус чи інфекційне захворювання поширюється всередині популяції; навчити аналізувати, критично оцінювати та інтерпретувати наукові дані та дослідження, не виходячи за рамки базових знань з математики. У роботі проаналізовано особливості математичного моделювання у медицині та під час навчання майбутніх медичних працівників, та обґрунтовано, що для здобувачів фахової передвищої освіти при моделюванні поширення інфекцій оптимальним є використання найпростіших аналітичних моделей та дещо складнішого імітаційного моделювання за допомогою уже розробленого програмного забезпечення, що обумовлено певним рівнем математичних знань на даному освітньому рівні. Показано, що одним із підходів, які дають можливість досягнення вище вказаної мети, є використання міжнародної безкоштовної навчальної платформи Go-Lab при навчанні молодшого медичного персоналу моделюванню поширення інфекції. Зокрема, моделювання засобами навчальної платформи Go-Lab дає можливість встановити вплив стартових параметрів, що характеризують епідемію, на динаміку поширення вірусу та прогнозувати подальші параметри поширення епідемії і, відповідно, необхідні протиепідеміологічні заходи The teaching of junior medical personnel requires a profound understanding not only of the fundamentals of their specialty but also a broad spectrum of knowledge related to infectious diseases and their spread. One of the key aspects of this preparation involves the study of mathematical modeling of infection spread, which is an essential tool for establishing patterns and predicting the development of diseases. Therefore, examining approaches to teaching students in medical colleges about epidemic modeling, including the analysis of virus spread within populations and the factors influencing the speed and extent of its spread, is a relevant task. This article aims to acquaint future medical professionals with the fundamental principles of epidemiology and modeling, help them comprehend how viruses or infectious diseases spread within populations, and teach them to analyze, critically evaluate, and interpret scientific data and research, without exceeding the boundaries of basic mathematical knowledge. The paper examines the specifics of mathematical modeling in medicine and during the teaching future healthcare professionals. It argues that for students pursuing advanced medical education, the optimal approach to modeling the spread of infections involves using the simplest analytical models and somewhat more complex simulation modeling with the help of pre-existing software. This choice is justified by a certain level of mathematical knowledge at this educational level. As an example, an analysis of the simplest analytical models, comparing them with real-world relationships characterizing the spread of Covid-19, analyzing the reasons for the differences between them, and justifying the possibility of using simplified models for educational purposes are provided. It is shown that one of the approaches that allows achieving the aforementioned goal is the use of the international free educational platform Go-Lab while teaching junior medical personnel the infection spread modeling. In particular, modeling using the Go-Lab educational platform enables the determination of the impact of initial parameters characterizing an epidemic on the dynamics of virus spread and the prediction of further epidemic spread parameters. The paper describes one of the online laboratories for investigating Covid-19 - "Mathematical Approach Covid-19 Into the Global Community," particularly the application presented in the "Experiment-Test Hypotheses" section. Provided modeling results can be the first step in helping college students understand the fundamental principles of infectious disease spread and the possibilities of predicting them through mathematical means. Additionally, the article outlines a series of positive characteristics that mathematical modeling of infection and epidemic spread provides in the education of future junior medical personnel. Among these characteristics, we can highlight: understanding the fundamental principles of epidemiology and parameters characterizing the process of infection spread; the ability to plan and implement control measures; the capability to forecast disease spread based on available data; the capacity to analyze and interpret data, critically evaluate information, identify trends, and draw informed conclusions; the development of an interdisciplinary approach to addressing healthcare issues; preparedness for pandemics and crisis situations Additional Access Points: Яремій, С. І. Яремій, І. П. Мойсеєнко, М. І. Шулепа, С. Г. Лісовська, С. А. There are no free copies