В России создали модель, прогнозирующую продолжительность жизни
. Ее точность составляет 99,7%В ПНИПУ создали модель, прогнозирующую продолжительность жизни с точностью 99,7%
Ученые из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали математическую модель, которая прогнозирует продолжительность жизни с точностью 99,7%. Статья была опубликована в журнале «Human Progress».
Большинство современных моделей для прогноза продолжительности жизни были созданы в прошлом веке и не учитывают современные реалии. Они основываются на том, что вероятность смерти увеличивается с каждым годом. Однако это утверждение не работает с младенцами, у которых риск смертности максимален в первый год жизни и падает к возрасту пяти лет.
Кроме того, в настоящее время значительно выросло качество жизни во взрослом возрасте из-за новых лекарств и методов лечения. Игнорирование этих факторов приводит к неверным расчетам и прогнозам.
Специалисты Пермского Политеха создали новую модель. В ее основе также лежит принцип, согласно которому риск смерти увеличивается с возрастом. Однако эксперты добавили в нее ежегодное увеличение продолжительности жизни из-за развития медицины. Благодаря этому смертность не считается постоянной величиной, а будет снижаться по мере появления новых лекарств, вакцин и методов лечения. Эксперты также учли и детскую смертность, скорректировав прогнозы для младших групп.
Свою модель ученые проверили, взяв статистику смертности за 2004–2009 годы, которая охватывала все возрастные группы — от младенцев до пожилых. На основе этих данных исследователи провели расчеты и сверили прогнозы с показателями 2010 года.
В результате получились данные, которые совпали с реальными сведениями на 99,7%. Модель предоставила верные прогнозы для всех возрастов, а не только для взрослых, как большинство аналогов. Ей также не требуются огромные массивы данных.
«Особенность разработки в том, что она учитывает специфику именно российской демографии. Дело в том, что у нас есть некоторые тенденции, которые отличаются от западных стран, например другая детская смертность и распределение риска по возрастам. Поэтому настройка модели на отечественных статистических данных обеспечивает более высокую точность прогнозов и позволяет органам власти всех уровней получать достоверную информацию для принятия управленческих решений», — отметил доцент кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ Герман Пушкарев.
Ученые считают, что новая модель пригодится для планирования в системе здравоохранения и социального страхования. Например, с ее помощью можно оценивать, сколько больничных мест и лекарств потребуется в будущем, какой размер пенсий закладывать в бюджет и другие потребности.
Алгоритм, определяющий депрессию
Ученые из Российского экономического университета (РЭУ) имени Г.В. Плеханова вместе с коллегами создали вычислительную систему, которая позволяет с 86-процентной точностью отличать пациентов с депрессией. Алгоритм использует снимки МРТ.
При создании системы использовались две технологии машинного обучения для анализа снимков. Сначала алгоритм определяет особенности сетевой организации мозга, которые лучше всего отражают изменения в поведении, например изменения в связях лобной коры. Исследователи также использовали контрастивный подход. Он позволяет найти различия в этих особенностях между пациентами с депрессией и здоровыми людьми.
Исследователи сравнили снимки МРТ 70 пациентов с диагнозом «большое депрессивное расстройство» и 70 здоровых участников. У специалистов получилось добиться точности 86% при различении здоровых людей и пациентов с депрессией, в то время как традиционные методы исследования показывают точность около 50%.
