ATREX.RU
Пресс релизы коммерческих компаний и общественных организаций
ATREX.RU
» Пресс релизы сегодняшнего дня
» Архив пресс-релизов
» Авторам от редакции
» Добавить пресс-релиз

Самое-самое //
Пресс-релизы // » Добавить пресс-релиз

Российские ученые разработали программу для оценки индивидуальных профессиональных рисков здоровью на производствах

В России существуют тысячи рабочих мест с вредными и опасными условиями труда. Ученые Пермского Политеха, управления Роспотребнадзора и отделения медицинских наук РАН разработали программу, которая прогнозирует индивидуальные профессиональные риски здоровью для каждого конкретного работника с точностью 89%.
Статья опубликована в научно-практическом журнале «Анализ риска здоровью».

В условиях сокращения трудоспособного населения и его старения проблема здоровьесбережения выходит на первый план для дальнейшего развития экономики. По данным Росстата, в 2024 году российским компаниям не хватало 2,2 млн работников. Такой дефицит кадров оказался в стране рекордным за последние 16 лет.

Особое внимание в этом контексте уделяется отраслям с высокой долей рабочих мест, условия труда на которых классифицируются как вредные или опасные. Если на работника одновременно воздействуют шум, вибрация, химические вещества и тяжелые физические нагрузки, это формирует колоссальные риски для здоровья. Длительное нахождение в таких условиях приводит к развитию профессиональных заболеваний, временной и стойкой утрате трудоспособности, что оказывает значительное влияние на демографическую ситуацию и экономику страны.

По статистике за 2025 год самыми распространенными профзаболеваниями стали нейросенсорная потеря слуха, хронические болезни лёгких и поражение сосудов, нервов и опорно-двигательного аппарата. Больше всего подобных случаев зафиксировали на угольных предприятиях, при производстве алюминия, цветных металлов, вертолетов, самолетов и других летательных аппаратов.

Главная проблема заключается в том, что существующие методы оценки профессиональных рисков для здоровья часто носят групповой характер и выполняются для категорий работников, находящихся в сходных условиях, с использованием усредненных показателей. При этом в меньшей степени учитываются индивидуальные особенности состояния персонала, специфические комбинации воздействующих факторов и их потенциальное взаимное усиление. При этом традиционные периодические медосмотры также направлены на выявление уже состоявшихся заболеваний, а не на их прогнозирование и профилактику.

Ученые Пермского Политеха совместно с коллегами из управления Роспотребнадзора и ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения создали программу, которая предсказывает появление профессиональных заболеваний у каждого конкретного работника на вредном производстве.

В основе разработки лежит не обычный искусственный интеллект, а специальная адаптивная нейро-нечёткая сеть. Её ключевое преимущество — способность работать с неполной и неточной информацией. Одна часть программы — это математическая модель, которая обучается на разных данных и находит в них сложные закономерности. Это важно, потому что профессиональные заболевания редко возникают от одной причины — обычно это результат множества факторов. Вторая часть программы позволяет системе «мыслить» не только цифрами, но и качественными понятиями. Это значит, что она понимает значение фраз «высокий шум» или «средний риск», даже если границы этих терминов размыты.

Обучение системы проводилось на уникальной базе данных. В качестве «учебного материала» ученые использовали архивные сведения о работниках подземной добычи медно-никелевых руд с реальными, установленными диагнозами. База включала 175 000 показателей: точные условия труда (уровни шума, вибрации, концентрации химических веществ), личные медицинские показатели работников (результаты анализов крови, функциональной диагностики) и окончательные диагнозы профессиональных заболеваний.

Всю эту информацию разделили: 80% составили обучающую выборку, а оставшиеся 20% — контрольную. Сначала нейросеть в течение 100 циклов искала сложные взаимосвязи между вредными факторами, состоянием здоровья человека и развитием у него конкретных болезней. После каждого цикла поиска программа сверяла свои прогнозы с реальными сведениями, вычисляла ошибку и автоматически корректировала внутренние параметры.

За процессом обучения ученые постоянно следили с помощью двух графиков: их автоматически генерирует сама программа после каждого цикла. Она сравнивала полученные прогнозы с известными правильными ответами и вычисляла два ключевых показателя — долю верных ответов и величину расхождения результатов. На основе этой ошибки стандартный оптимизационный алгоритм определял, какие именно внутренние параметры нужно скорректировать и насколько, чтобы следующий прогноз был точнее. Обучение считалось завершенным, когда величина расхождений стала минимальной.

— Предложенная программа работает следующим образом. Сначала в систему загружается вся информация о работнике: условия на его рабочем месте, его стаж, возраст, а также результаты медицинских обследований. Затем программа преобразует эти цифры в лингвистические понятия и применяет к ним комплекс «правил», которые она сама выявила в процессе обучения на тысячах примеров. Например, что длительный стаж работы в условиях высокого шума ведёт к высокому риску тугоухости. На следующем этапе система объединяет результаты всех правил и выдаёт конкретное число — индивидуальный индекс риска развития заболевания от 0 до 1. Чтобы этот расчёт был понятным, система автоматически переводит число в одну из пяти категорий, которые заранее установили ученые: от «пренебрежимо малого» до «очень высокого» риска. Для наглядности программа строит 3D-график, который служит инструментом для проверки логики. Он помогает врачу или специалисту по охране труда убедиться, что риск для здоровья логично возрастает с увеличением вредных факторов, а также выявить «болевые точки» в условиях труда всего цеха или предприятия, — объяснила Нина Зайцева, академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, научный руководитель ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения».

Работоспособность модели проверялась на тестовой выборке сотрудников, не участвовавших в обучении. Система корректно оценила групповые риски здоровью, подтвердив, например, что сочетание длительного воздействия промышленной пыли и аэрозолей формирует наиболее высокие шансы развития хронических болезней легких, таких как пневмокониоз. Далее ученые тестировали ее на полностью независимой выборке — данных о бурильщиках шпур.

Программа спрогнозировала их профессиональные риски для здоровья, а последующее углубленное медицинское обследование работников подтвердило наличие установленных заболеваний у 87–89% работников, что стало прямым доказательством эффективности разработки.

— Наш инструмент решает главную проблему традиционных методов — переход от усредненных, групповых оценок к индивидуальному прогнозу. Теперь для конкретного работника можно рассчитать его уникальный риск для здоровья, понять, какие именно комбинации факторов (например, стаж + определённый уровень шума + индивидуальные показатели анализов) его формируют. Система заранее идентифицирует тех, кто находится в зоне повышенного риска. Это позволяет врачам назначать персонализированные профилактические мероприятия именно тем, кто в них нуждается, — дополнила Анна Савочкина, старший преподаватель кафедры «Высшая математика» ПНИПУ.

Работодатели и надзорные органы получают инструмент для принятия адресных мер по улучшению условий труда на конкретных рабочих местах, несущих наибольшую угрозу. Сам работник получает объективную оценку угроз своему здоровью и рекомендации по ее снижению.

Система масштабируема и применима для самых разных отраслей. Она открывает возможность для реального управления профессиональным здоровьем, а не просто констатации уже наступивших заболеваний.

Контактное лицо: Макарова Татьяна Андреевна (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 21:25, 24.12.2025
Количество просмотров: 84
Страна: Россия

Ученый Пермского Политеха развеял 5 самых популярных мифов о донорстве костного мозга, ПНИПУ, 23:12, 18.09.2026, Россия
308
19 сентября отмечается Всемирный день донора костного мозга. Для тысяч пациентов с лейкозом и другими тяжелыми заболеваниями крови трансплантация остается последним шансом на спасение. Ежегодно около пяти тысяч россиян нуждаются в такой операции. Однако половина граждан считает такую процедуру опасной. Ученый ПНИПУ разобрал пять самых устойчивых заблуждений, чтобы развеять их.


Ученые ПНИПУ разработали новый метод поиска биомаркеров нейродегенеративных заболеваний, ПНИПУ, 23:01, 18.09.2026, Россия
33
Нейродегенеративные заболевания развиваются незаметно: клетки гибнут до симптомов. Традиционная диагностика не видит ранние изменения. Ученые Пермского Политеха нашли способ определять D-аминокислоты в минимальных количествах в разных отделах мозга. Это путь к ранней диагностике Альцгеймера и Паркинсона.


Ученый Пермского Политеха рассказал, когда и как наблюдать самую яркую Венеру в этом году, ПНИПУ, 22:45, 15.09.2026, Россия
247
Во второй половине сентября на утреннем небе случится одно из самых приметных астрономических событий. Венера достигнет пика видимого блеска для земного наблюдателя и засияет на западе после захода Солнца. Почему планета станет столь заметной и как ее отыскать на небосводе, разъясняет эксперт Пермского Политеха.


Учёные разгадали парадокс нефтяных насосов, ТГУ, 22:44, 15.09.2026, Россия
257
Новые и отремонтированные погружные электродвигатели оказались чувствительнее к повышению напряжения, чем двигатели с большим пробегом.


Ученые ПНИПУ создали компактный энергоэффективный подводный аппарат для работы в прибрежных водах, ПНИПУ, 22:35, 15.09.2026, Россия
39
Подводные аппараты нужны для изучения дна мониторинга и проверки портов, мостов, трубопроводов. Для тесных условий они должны быть компактными. Но нынешние модели работают 30–40 минут, чего не хватает. Ученые Пермского Политеха предложили компактную конструкцию которая проработает дольше и обойдется в 2–3 раза дешевле.


Доступна онлайн-трансляция IX Глобальной конференции по индустриализации ближнего космоса, ООО «Астроинженерные технологии», 22:19, 15.09.2026,
42
11–12 сентября в Беларуси проходит IX Глобальная конференция по индустриализации ближнего космоса. Прямая трансляция доступна для всех желающих после регистрации по ссылке.


Алтайский ГАУ и Фонд «Органика» провели для студентов вуза выездное занятие на базе крупнейшего в регионе предприятия по производству органической продукции, ФГБОУ ВО "Алтайский государственный аграрный университет", 22:16, 15.09.2026, Россия
43
10 сентября 18 студентов первого и второго курса Агрономического факультета Алтайского государственного аграрного университета стали участниками выездного занятия на полях и перерабатывающем заводе крупнейшего в Алтайском крае органического предприятия ООО «Курай Агро Плюс» в Бийском районе.


Лекарство из нефти: российские ученые нашли замену импортному сырью для фармакологии, ПНИПУ, 21:28, 15.09.2026, Россия
57
Ученые Пермской фармацевтической академии, ПНИПУ и НАЦ РН им. В.И. Шпильмана нашли в России альтернативу импортной нефти. Они впервые доказали, что продукты одного из отечественных месторождений эффективно заживляют раны и почти вдвое превосходят коммерческие аналоги по обезболивающему действию.


Хладагент для кондиционеров как сырьё для лекарств, ТГУ, 21:24, 15.09.2026, Россия
48
Химики ТГУ разработали метод синтеза 4,4,4 трифторбутиналя – редкого соединения, необходимого для создания фторсодержащих лекарственных препаратов.


Осенняя хандра в красках эволюции: ученые Пермского Политеха рассказали, как на самом деле работает древний механизм настроения, ПНИПУ, 21:24, 15.09.2026, Россия
45
Принято считать, что осенняя хандра – это просто упадок сил или каприз организма. Но за этой «бытовой» слабостью скрывается куда более сложный механизм. Ученые Пермского Политеха объяснили, почему этот эволюционный рудимент не исчез из нашей ДНК, как он влияет на психику сегодня и можно ли перехитрить собственную природу.


Разделы //


Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
Разработано AVart.Стуdия © 2008-2026 atrex.ru
  Rambler's Top100