Прогнозирование приобретенной бактериальной резистентности крайне важная проблема в современной медицине. Безусловно, разработка таких методов, а затем и внедрение их в реальную клиническую практику даст существенный инструмент для рациональной антибактериальной терапии. Одним из методических подходов прогнозирования является применение математического моделирования. В данной работе рассматривают качественные особенности математических моделей при решении различных задач в микробиологии и иммунологии, где для прогнозирования строится система дифференциальных уравнений. Показано, что уже на ранней стадии анализа важно определить, что в большей степени влияет на поведение переменных нелинейности или учет запаздывания, т. е. из какого класса выбирается математическая модель. Даны рекомендации, как осуществить выбор математической модели.

Prediction of the acquired bacterial resistance is a very important problem in the modern medical science. Analysis and development of prediction methods and practical application of them in a medical practice can supply the significant tool for efficient antimicrobial therapy. Mathematical modeling is one of these methods. Mathematical models with the system of diff erential equations and their properties are considered in the present paper. These models are applied for prediction problems in microbiology and immunology. In this paper demonstrated, that estimation of the nonlinearity or time delay infl uence on the variables of the model is important for model selection at the fi rst stage of the analysis.