Компјутер упозорава на сезонске алергије
Руски модел уз помоћ неуронских мрежа открива потенцијалне алергене и „упозорава” надлежне
Захваљујући овом рачунарском моделу могу се на време обезбедити довољне количине антихистаминика неопходних у борби против одређених алергија
Ближи се пролеће, а са њим и појава бројних сезонских алергија које муче милионе људи широм планете. Може ли рачунарски систем да допринесе смањењу проблема код ових здравствених тегоба? Руски научници верују да може, а истраживачки тим с Пермског националног истраживачког политехничког универзитета отишао је корак даље створивши први домаћи компјутерски модел који може да предупреди сезонске алергије. Заснован је на неуронским мрежама и користи податке о динамици биљног полена и временске прогнозе. Ове информације дистрибуирају се фармацеутском систему како би у апотекама биле довољне количине антихистаминика преко потребних онима који пате од било које врсте сезонске алергије.
„Компјутерски модел заснован је на неуронској мрежи која анализира временске прогнозе у реалном времену на основу локалних метеоролошких података и тренутних концентрација полена на основу аеро-полинолошког мониторинга, односно система за праћење полена биљака у ваздуху. На основу примљених информација, алгоритам предвиђа вршне концентрације за сваки алерген, омогућавајући тачна предвиђања учесталости болести и, последично, неопходне потребе за антихистаминицима за становнике региона”, објаснио је доктор физичких и математичких наука Константин Шварц, професор са поменутог универзитета, пренео је Танјуг писање агенције ТАСС.
Према речима научника, свет се удаљава од календара ка динамичким предиктивним моделима биљног полена који могу да узму у обзир тренутне временске услове. Ова решења заснивају се на глобалним мрежама за праћење полена које прикупљају податке помоћу посебних замки, свакодневно анализирајући концентрације алергена у ваздуху у различитим земљама. До сада, Русији је недостајала платформа изграђена на локалним подацима. Стварање једне копирањем страног модела није могуће, јер Русија има другачију флору и јединствене временске услове. Страни алгоритам, заснован, на пример, на подацима из Северне Америке или Европе, био би бескористан у руским условима. Тако су научници развили први руски компјутерски модел за борбу против сезонских алергија. Модел је тестиран уз коришћење података које су научници прикупили током 10 година посматрања. Идентификовано је девет главних биљних алергена који утичу на здравље руских становника: бреза, јова, траве, јавор, брест, бор, топола, коприва и амброзија.
Након обуке на овим дугорочним подацима, алгоритам је прилагођен коришћењем података о испорукама лекова апотекама. Комбиновањем ове две врсте података систем је био у стању да идентификује квантитативне обрасце: како специфични временски услови покрећу скокове полена и како, са закашњењем од неколико дана, овај врхунац покреће пораст потражње за одређеним лековима.
„Модел нам даје не само сезонску прогнозу, већ и ’распоред’ врхунаца полена неколико дана унапред. На пример, видимо да се очекује да ће сутрашњи полен брезе бити 12 одсто већи од просечног врхунца. То значи да ће за два до три дана потражња за антихистаминицима порасти за 1,4 одсто од ове бројке. Ако саберем ове прогнозе за све алергене за целу сезону, можемо израчунати укупну потребну количину набавке. Дакле, уместо просечних 10.800 паковања лоратадина за цео период, потребно је да се до врхунца снабдемо с приближно 11.500 паковања”, објаснио је Шварц.
Како су истраживачи истакли, модел је први који квантитативно мери како скок полена повећава потражњу за специфичним антихистаминицима у року од неколико дана. На основу ове прогнозе, систем израчунава проценат лекова који би требало да буду унапред ускладиштени током сезоне полена. Тестирање је показало да развијени модел има стопу тачности од 92 одсто „Развој прецизно предвиђа нивое полена у ваздуху, омогућавајући апотекама да се припреме. Главна предност је што систем омогућава израчунавање потребних количина за набавку сезону унапред. Ово елиминише несташицу лекова током епидемијске сезоне и доводи до исплативог управљања”, наводе са поменутог универзитета. Овај програм развили су научници Пермског националног истраживачког политехничког универзитета, заједно с колегама са Националног истраживачког универзитета Високе школе економије и Пермске државне фармацеутске академије.
