Kompjuter upozorava na sezonske alergije
Ruski model uz pomoć neuronskih mreža otkriva potencijalne alergene i „upozorava” nadležne
Zahvaljujući ovom računarskom modelu mogu se na vreme obezbediti dovoljne količine antihistaminika neophodnih u borbi protiv određenih alergija
Bliži se proleće, a sa njim i pojava brojnih sezonskih alergija koje muče milione ljudi širom planete. Može li računarski sistem da doprinese smanjenju problema kod ovih zdravstvenih tegoba? Ruski naučnici veruju da može, a istraživački tim s Permskog nacionalnog istraživačkog politehničkog univerziteta otišao je korak dalje stvorivši prvi domaći kompjuterski model koji može da predupredi sezonske alergije. Zasnovan je na neuronskim mrežama i koristi podatke o dinamici biljnog polena i vremenske prognoze. Ove informacije distribuiraju se farmaceutskom sistemu kako bi u apotekama bile dovoljne količine antihistaminika preko potrebnih onima koji pate od bilo koje vrste sezonske alergije.
„Kompjuterski model zasnovan je na neuronskoj mreži koja analizira vremenske prognoze u realnom vremenu na osnovu lokalnih meteoroloških podataka i trenutnih koncentracija polena na osnovu aero-polinološkog monitoringa, odnosno sistema za praćenje polena biljaka u vazduhu. Na osnovu primljenih informacija, algoritam predviđa vršne koncentracije za svaki alergen, omogućavajući tačna predviđanja učestalosti bolesti i, posledično, neophodne potrebe za antihistaminicima za stanovnike regiona”, objasnio je doktor fizičkih i matematičkih nauka Konstantin Švarc, profesor sa pomenutog univerziteta, preneo je Tanjug pisanje agencije TASS.
Prema rečima naučnika, svet se udaljava od kalendara ka dinamičkim prediktivnim modelima biljnog polena koji mogu da uzmu u obzir trenutne vremenske uslove. Ova rešenja zasnivaju se na globalnim mrežama za praćenje polena koje prikupljaju podatke pomoću posebnih zamki, svakodnevno analizirajući koncentracije alergena u vazduhu u različitim zemljama. Do sada, Rusiji je nedostajala platforma izgrađena na lokalnim podacima. Stvaranje jedne kopiranjem stranog modela nije moguće, jer Rusija ima drugačiju floru i jedinstvene vremenske uslove. Strani algoritam, zasnovan, na primer, na podacima iz Severne Amerike ili Evrope, bio bi beskoristan u ruskim uslovima. Tako su naučnici razvili prvi ruski kompjuterski model za borbu protiv sezonskih alergija. Model je testiran uz korišćenje podataka koje su naučnici prikupili tokom 10 godina posmatranja. Identifikovano je devet glavnih biljnih alergena koji utiču na zdravlje ruskih stanovnika: breza, jova, trave, javor, brest, bor, topola, kopriva i ambrozija.
Nakon obuke na ovim dugoročnim podacima, algoritam je prilagođen korišćenjem podataka o isporukama lekova apotekama. Kombinovanjem ove dve vrste podataka sistem je bio u stanju da identifikuje kvantitativne obrasce: kako specifični vremenski uslovi pokreću skokove polena i kako, sa zakašnjenjem od nekoliko dana, ovaj vrhunac pokreće porast potražnje za određenim lekovima.
„Model nam daje ne samo sezonsku prognozu, već i ’raspored’ vrhunaca polena nekoliko dana unapred. Na primer, vidimo da se očekuje da će sutrašnji polen breze biti 12 odsto veći od prosečnog vrhunca. To znači da će za dva do tri dana potražnja za antihistaminicima porasti za 1,4 odsto od ove brojke. Ako saberem ove prognoze za sve alergene za celu sezonu, možemo izračunati ukupnu potrebnu količinu nabavke. Dakle, umesto prosečnih 10.800 pakovanja loratadina za ceo period, potrebno je da se do vrhunca snabdemo s približno 11.500 pakovanja”, objasnio je Švarc.
Kako su istraživači istakli, model je prvi koji kvantitativno meri kako skok polena povećava potražnju za specifičnim antihistaminicima u roku od nekoliko dana. Na osnovu ove prognoze, sistem izračunava procenat lekova koji bi trebalo da budu unapred uskladišteni tokom sezone polena. Testiranje je pokazalo da razvijeni model ima stopu tačnosti od 92 odsto „Razvoj precizno predviđa nivoe polena u vazduhu, omogućavajući apotekama da se pripreme. Glavna prednost je što sistem omogućava izračunavanje potrebnih količina za nabavku sezonu unapred. Ovo eliminiše nestašicu lekova tokom epidemijske sezone i dovodi do isplativog upravljanja”, navode sa pomenutog univerziteta. Ovaj program razvili su naučnici Permskog nacionalnog istraživačkog politehničkog univerziteta, zajedno s kolegama sa Nacionalnog istraživačkog univerziteta Visoke škole ekonomije i Permske državne farmaceutske akademije.
