Пермский национальный исследовательский политехнический университет (ПНИПУ) совместно с Высшей школой экономики (ВШЭ) и Пермской государственной фармацевтической академией (ПГФА) разработали первую в России программу для борьбы с сезонной аллергией на пыльцу растений. Об этом сообщили в пресс-службе ПНИПУ.
«Компьютерная модель на основе нейросети в режиме реального времени анализирует прогноз погоды, а текущую концентрацию пыльцы — по данным аэропалинологического мониторинга. 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», — рассказал профессор политеха Константин Шварц.
По словам ученых, переход к прогностическим моделям пыления растений, способным учитывать текущую погоду, — общемировая тенденция. Такие решения основаны на глобальных сетях мониторинга пыльцы, которые собирают данные с помощью специальных ловушек, ежедневно анализируя концентрацию аллергенов в воздухе. В России собственной платформы, построенной на местных данных, до сих пор не существовало.
Модель обучили на данных, собранных за 10 лет наблюдений за девятью самыми «аллергичными» растениями: березой, ольхой, злаками, кленом, вязом, сосной, тополем, крапивой и амброзией. После алгоритм прошел адаптацию на сведениях о поставках лекарств в аптеки. Объединив данные, система смогла выявить, как погодные условия приводят к выбросу пыльцы и как этот пик влияет на спрос на конкретные лекарства.
«Модель дает нам не просто сезонный прогноз, а „расписание“ пиков пыльцы с опережением в несколько суток. Например, мы видим, что завтра ожидается выброс пыльцы березы силой 12% выше среднего пика. Значит, через 2–3 дня спрос на антигистаминные препараты вырастет на 1,4% от этого показателя. Если сложить такие прогнозы по всем аллергенам на весь сезон, то можно рассчитать общий необходимый объем закупок. Так, вместо усредненных 10,8 тыс. упаковок „Лоратадина“ на весь этот период, к пику нужно заготовить примерно 11,5 тыс.», — объяснил Шварц.