Российские ученые разработали первую в стране нейросетевую модель, способную прогнозировать пики сезонной аллергии и заранее рассчитывать потребность в антигистаминных препаратах. Проект реализован специалистами Пермского Политеха совместно с коллегами из НИУ ВШЭ и Пермской государственной фармацевтической академией. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.
Поллинозом — аллергией на пыльцу растений — страдают от 15 до 25% населения мира. В южных регионах России из-за мягкого климата сезон пыления практически непрерывен: зимой активны ольха и орешник, затем береза и кипарисы, летом — злаки, а завершает цикл амброзия. Это создает постоянную нагрузку на пациентов и систему здравоохранения, ежегодно приводя к дефициту лекарств в аптеках.
Традиционные календари цветения, основанные на усредненных данных прошлых лет, теряют точность из-за климатических изменений. Аномально теплые весны смещают сроки пыления, и прогнозы перестают работать. В мире эту проблему решают с помощью динамических моделей, учитывающих текущую погоду и концентрацию пыльцы. Однако в России собственной системы до сих пор не было.
«Разработка представляет собой компьютерную модель на основе нейросети, которая в режиме реального времени анализирует прогноз погоды и данные аэропалинологического мониторинга. Опираясь на эту информацию, алгоритм строит прогноз пиковой концентрации для каждого аллергена и позволяет предсказать рост потребности в препаратах», — рассказал профессор ПНИПУ, доктор физико-математических наук Константин Шварц.
Основой для обучения стали данные 10 лет наблюдений. Ученые ежедневно фиксировали содержание пыльцы и определяли ее вид под микроскопом. В модель включены девять основных аллергенов: береза, ольха, злаки, клен, вяз, сосна, тополь, крапива и амброзия. Затем алгоритм сопоставили с реальными сведениями о поставках лекарств, в том числе «Лоратадина» и «Цетиризина».