Она основана на алгоритмах машинного обучения: программа будет анализировать метеоданные и сведения о концентрации пыльцы в воздухе, и на основе собранной информации прогнозировать уровень заболеваемости аллергией. Это позволит предотвратить недостаток лекарств в аптеках, так как будет заранее известен пик максимального спроса. Медорганизации смогут купить медицинское оборудование, работающее с использованием передовых технологий.
Новая система была разработана сотрудниками Пермского НИПУ вместе с экспертами из Высшей школы экономики и Пермской фармакадемии. Ведущим специалистом проекта стал К. Шварц, профессор ПНИПУ. При разработке ПО использовалась информация по метеосводкам, собранная за последние 10 лет. Программа будет анализировать метеоданные в режиме реального времени, а также оценивать концентрацию пыльцы – данные будут получаться по результатам мониторинга. С помощью машинного алгоритма будет определяться пик концентрации аллергенов в атмосфере, это позволит предвидеть сезонный рост заболеваемости и обеспечить аптеки запасом препаратов. Цены на медицинское оборудование и ПО будут доступными для большинства российских медучреждений.
Система будет работать с учетом российских условий и особенностей местной флоры, так как имеющиеся иностранные аналоги не учитывают особенности именно российской растительности. Специалисты определили, какие растения чаще всего провоцируют аллергию у жителей российских городов – это оказались амброзия, береза, тополь, ольха и некоторые другие деревья и представители злаковых культур. Система будет определять пиковые периоды распространенности каждого аллергена и определять предполагаемое число пациентов.
С помощью алгоритма ИИ будут проводиться подробные расчеты, которые помогут определить количество больных. Это поможет подготовить запас лекарств в аптеках и создать условия для полноценного лечения пациентов с аллергией. Точность модели составила не менее 92% по результатам проведенных исследований. Лизинг медицинского оборудования сделает инновационную технику более доступной.
Технологии ИИ все более активно внедряются в медицинскую практику. Алгоритмы рассчитывают периоды ремонта мед оборудования, подготавливают рекомендации для лечения пациентов и комбинации лекарственных препаратов.