В России разработали программу для оценки рисков здоровью на производстве
Инструмент позволяет перейти от групповых оценок к индивидуальному прогнозу
В России создали программу, которая с точностью 89% прогнозирует профессиональные риски здоровью для каждого работника. Над технологией трудились учёные Пермского Политеха, сотрудники Роспотребнадзора и Федерального центра управления рисками.
Как следует из опубликованной в научно-практическом журнале «Анализ риска здоровью» статьи, имеющиеся методы оценки рисков обычно носят групповой характер и не учитывают целого ряда факторов. А профосмотры нередко выявляют уже имеющиеся заболевания.
В основе разработки находится адаптивная нейро-нечёткая сеть. Она способна работать с неполной и неточной информацией. Программа состоит из математической модели, которая обучается на разных данных и находит в них сложные закономерности. Вторая часть программы позволяет понимать значение фраз «высокий шум» или «средний риск», даже если границы этих терминов размыты.
Как обучали систему
Систему обучали на базе данных с архивными сведениями о диагнозах работников подземной добычи медно-никелевых руд. База включала 175 тысяч показателей. Из 80% этой информации составили обучающую выборку, а из 20% — контрольную. Сначала нейросеть в течение 100 циклов искала сложные взаимосвязи между вредными факторами, состоянием здоровья человека и возникновением у него конкретных болезней. После каждого цикла поиска программа сверяла свои прогнозы с реальными сведениями, вычисляла ошибку и автоматически корректировала внутренние параметры. Контролировать процесс помогали два графика, которые программа генерировала после каждого цикла.
Принцип работы и тестирование
Подробнее о работе программы рассказала академик РАН, доктор медицинских наук, профессор Нина Зайцева.
Работоспособность модели протестировали на сотрудниках, которые не участвовали в обучении, и на полностью независимой выборке — данных о бурильщиках шпур. Программа спрогнозировала их профессиональные риски для здоровья с высокой точностью.
