В России создали первую программу для борьбы с сезонной аллергией
Достоверность разработанной модели составляет 92%
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) совместно с коллегами из Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (ВШЭ) и Пермской государственной фармацевтической академией (ПГФА) разработали первую в России программу для борьбы с поллинозом — сезонной аллергией на пыльцу растений. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе вуза.
«Разработка представляет собой компьютерную модель на основе нейросети, которая в режиме реального времени анализирует прогноз погоды по местным метеоданным, а текущую концентрацию пыльцы — по данным аэропалинологического мониторинга — системы наблюдения за пыльцой растений в воздухе. Опираясь на полученную информацию, алгоритм строит прогноз пиковой концентрации для каждого аллергена, что позволяет точно предсказать подъем заболеваемости и, как следствие, необходимую потребность в антигистаминных препаратах для жителей региона», — рассказал профессор ПНИПУ, доктор физико-математических наук Константин Шварц.
По словам ученых, во всем мире переходят от календарей к динамическим прогностическим моделям пыления растений, способным учитывать текущую погоду. В основе таких решений лежат глобальные сети мониторинга пыльцы, которые собирают данные с помощью специальных ловушек, ежедневно анализируя концентрацию аллергенов в воздухе разных стран. В России же до сих пор не существовало собственной платформы, построенной на местных данных. Создать ее, скопировав зарубежную модель, невозможно, поскольку в России другая флора и свои уникальные погодные условия. Чужой алгоритм, обученный, например, на данных Северной Америки или Европы, в российских условиях окажется бесполезным. Так ученые разработали первую в России компьютерную модель для борьбы с сезонной аллергией на основе нейросетей, которая учитывает динамику пыления растений и прогноз погоды, чтобы исключить дефицит лекарств в аптеках.
Как работает модель
Основой для обучения модели стали данные, собранные учеными за 10 лет наблюдений. Для этого с помощью специальных ловушек они ежедневно фиксировали содержание пыльцы в воздухе, а затем вручную подсчитывали и определяли виды пыльцевых зерен под микроскопом. Так были выделены девять основных растений-аллергенов, влияющих на здоровье жителей России: береза, ольха, злаки, клен, вяз, сосна, тополь, крапива и амброзия. После обучения на этих многолетних показаниях алгоритм прошел адаптацию на сведениях о поставках лекарств в аптеки.
Объединив эти два типа данных, система смогла выявить количественные закономерности: как конкретные погодные условия приводят к выбросу пыльцы и как с задержкой в несколько дней этот пик вызывает всплеск спроса на конкретные лекарства.
«Модель дает нам не просто сезонный прогноз, а “расписание” пиков пыльцы с опережением в несколько суток. Например, мы видим, что завтра ожидается выброс пыльцы березы силой 12% выше среднего пика. Значит, через 2−3 дня спрос на антигистаминные препараты вырастет на 1,4% от этого показателя. Если сложить такие прогнозы по всем аллергенам на весь сезон, то можно рассчитать общий необходимый объем закупок. Так, вместо усредненных 10 800 упаковок “Лоратадина” на весь этот период, к пику нужно заготовить примерно 11 500 упаковок», — объяснил Шварц.
Как отметили исследователи, модель впервые количественно измерила, как всплеск пыления через несколько дней увеличивает потребность на конкретные антигистаминные препараты. Для расчетов использовались данные о поставках двух самых распространенных и доступных средств — «Лоратадина» и «Цетиризина», которые составляют основу лекарственного ассортимента в сезон аллергии. Опираясь на прогноз, система рассчитывает, на какой процент необходимо заранее создать резерв лекарственных препаратов в период пыления растений. При этом в ходе тестирования было определено, что достоверность разработанной модели составляет 92%.
«Разработка точно предсказывает, какой будет уровень пыльцы в воздухе, чтобы аптечные организации могли подготовиться. Главное преимущество — система позволяет заранее, за сезон, рассчитать необходимые объемы закупок. Это исключает дефицит препаратов в эпидсезон заболеваемости и приводит к экономически эффективному управлению», — добавили в ПНИПУ.
- Красота и здоровье
Поделиться
