Ученые ПНИПУ пришли к разработке системы оценки персональных угроз здоровью
В Российской Федерации наблюдается значительное количество рабочих мест, характеризующихся наличием вредных и опасных условий труда, включая горнодобывающую промышленность, металлургические предприятия и авиастроительные комплексы. Работники данных отраслей подвергаются длительному воздействию неблагоприятных факторов, таких как шум, вибрация, пыль и химические вещества, что оказывает существенное негативное влияние на их здоровье.
Современные методы оценки профессиональных рисков часто демонстрируют низкую эффективность, поскольку основаны на усредненных статистических данных и не учитывают индивидуальные характеристики работников. В условиях демографического старения и сокращения трудоспособного населения вопрос сохранения здоровья работников приобретает особую актуальность. Согласно данным Росстата, в 2024 году дефицит рабочей силы в Российской Федерации достиг рекордного уровня в 2,2 миллиона человек.
Среди наиболее распространенных профессиональных заболеваний, связанных с воздействием вредных производственных факторов, можно выделить нейросенсорную тугоухость, хронические заболевания дыхательной системы, а также патологии нервной системы, сосудов и опорно-двигательного аппарата. Данные заболевания наиболее часто регистрируются на предприятиях угольной, алюминиевой и цветной металлургии, а также в авиастроительной отрасли.
Ключевая проблема существующих методов оценки профессиональных рисков заключается в их обобщенном характере, не учитывающем специфические особенности и индивидуальные особенности воздействия вредных факторов. Традиционные медицинские осмотры, в свою очередь, выявляют только уже сформировавшиеся заболевания, не предотвращая их прогрессирование.
Ученые Пермского политехнического университета в сотрудничестве с Роспотребнадзором и Федеральным центром медико-профилактических технологий разработали инновационную программу для прогнозирования индивидуальных профессиональных рисков, демонстрирующую высокую точность прогнозов, достигающую 89%. Результаты данного исследования были опубликованы в авторитетном научном журнале "Анализ риска здоровью".
Разработанная программа функционирует на основе адаптивной нейро-нечеткой сети, обладающей способностью обрабатывать неполные и неточные данные. В ее состав входит математическая модель для выявления сложных нелинейных зависимостей и система обработки качественных понятий. Обучение программы проводилось на обширной базе данных, включающей информацию о 175 000 работников, занятых подземной добычей медно-никелевых руд, охватывающей условия труда, медицинские показатели и диагнозы профессиональных заболеваний.
Процесс обучения включал два этапа: на первом этапе программа выявляла взаимосвязи между различными факторами и состоянием здоровья работников, а на втором этапе осуществлялась корректировка параметров модели для повышения точности прогнозов. Программа позволяет загружать данные о сотрудниках, такие как условия труда, стаж, возраст и результаты медицинских осмотров, и на основе этих данных рассчитывает индивидуальный индекс риска развития профессионального заболевания, относя его к одной из пяти категорий: от "пренебрежимо малого" до "очень высокого". Для визуализации результатов используется трехмерная графическая интерпретация.
Эффективность программы была подтверждена на тестовой группе сотрудников, не участвовавших в процессе обучения. Система корректно оценила риски и выявила наличие профессиональных заболеваний у 87–89% работников данной группы.
Разработанное программное обеспечение способствует работодателям и надзорным органам в принятии обоснованных решений по улучшению условий труда, а также предоставляет сотрудникам объективную оценку потенциальных угроз и соответствующие рекомендации. Программа обладает высокой степенью масштабируемости и может быть успешно интегрирована в различные отрасли, открывая новые перспективы для управления профессиональным здоровьем и обеспечения безопасных условий труда.