Ученые ПНИПУ научились находить главный источник вреда, который грозит здоровью

На организм человека каждый день воздействует множество факторов: загрязненный воздух, качество питьевой воды, производственный шум и вибрация. Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали математическую модель, которая помогает комплексно оценивать такие риски для здоровья, пишет Naked Science.

По данным Всемирной организации здравоохранения, небезопасная вода ежегодно приводит примерно к миллиону смертей, а загрязненный воздух — почти к семи миллионам. В России около 4,8 миллиона работников, то есть почти 35 процентов, заняты во вредных условиях. Это может приводить к профессиональным заболеваниям, включая тугоухость и хронические бронхиты.

Обычные способы оценки позволяют рассчитать вероятность болезни, но не всегда показывают, какой именно фактор стал главным источником угрозы. При этом вредные воздействия часто усиливают друг друга: выбросы предприятий попадают в почву и водоемы, химические вещества накапливаются, а пыльный воздух, шум и вибрация вместе повышают риск развития астмы, гипертонии и профессиональных патологий.

Для решения этой задачи ученые ПНИПУ предложили модель на основе принципов нечеткой логики. Такой подход позволяет работать не только с точными числовыми данными, но и с условными характеристиками, например с оценками умеренного шума или повышенного давления. Система распределяет показатели по уровням риска — от низкого до высокого — и формирует общий вывод.

По словам заместителя декана факультета прикладной математики и механики ПНИПУ Анны Савочкиной, алгоритм сначала анализирует исходные сведения. В их числе концентрации пыли, диоксида азота, формальдегида и бензола в воздухе, содержание железа, хлоридов, нитратов и бактерий в воде, а также уровень шума, вибрации, стаж, возраст и условия работы человека.

После этого программа учитывает взаимное влияние факторов и рассчитывает итоговый риск по понятной шкале. Проверка на реальных данных показала точность 92–95 процентов. По этому показателю методика превзошла классические статистические способы и оказалась сопоставима с машинным обучением. При этом, в отличие от непрозрачных нейросетевых решений, модель показывает вклад каждого отдельного фактора.

Разработку проверили на многолетних данных о качестве питьевой воды в одном из российских регионов. Система показала, что за три года общий риск снизился с повышенного уровня до среднего. Этот результат совпал с выводами санитарных врачей, а отклонение составило не более пяти–семи процентов.

На основе модели уже подготовлены четыре программных продукта. Они предназначены для оценки эффективности мер по охране воздуха, анализа качества питьевой воды, изучения влияния школьной среды на здоровье детей и прогнозирования профессиональных рисков.

Методика получила одобрение Роспотребнадзора и рекомендована к внедрению. В дальнейшем ее планируют использовать для наблюдения за уровнем шума в жилых районах, оценки безопасности продуктов питания и моделирования последствий химических аварий. Такой подход особенно полезен в случаях, когда данные неполные, а важно не только зафиксировать проблему, но и определить ее главную причину.

Рекомендуем также:

1. Коммуналка дорожает не просто так: многие сами увеличивают платёжку из-за привычки со счётчиками
2. В СССР за ними выстраивались очереди: котлеты по-микояновски сводили с ума даже иностранцев
3. Шею лучше оставить в покое: куда наносить духи, чтобы аромат держался дольше и не вредил коже
4. После 60 можно получить больше чем кажется: о многих льготах люди узнают слишком поздно
5. Всего одна ложка на ведро воды творит чудеса: жимолость перестанет кислить и порадует сладкими ягодами