Фото: Igor Klyakhin/FOTODOM/Shutterstock
В мире стали переходить от календарей к динамическим прогностическим моделям, 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. Однако в России собственной платформы, построенной на местных данных, до сих пор не существовало. Создать ее, просто скопировав зарубежную, невозможно.
Для решения этих проблем ученые Пермского Политеха совместно с коллегами из НИУ ВШЭ и ПГФА 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.
«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», — рассказывает Константин Шварц, профессор ПНИПУ, доктор физико-математических наук.
Основой для обучения модели стали уникальные 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 реальных 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.
Таким образом, разработка ученых позволит аптечным организациям и поставщикам лекарств заранее планировать закупки антигистаминных препаратов на основе прогноза пыльцы. Это, в свою очередь, обеспечит их доступность и повысит качество жизни миллионов людей, страдающих сезонной аллергией.