Методология оценки и прогнозирования персонифицированного профессионального риска для здоровья на основе адаптивной нейро-нечеткой сети распознавания образов
Автор: Н.В. Зайцева, А.А. Савочкина, М.А. Землянова, Д.В. Горяев, А.Г. Фадеев
Журнал: Анализ риска здоровью @journal-fcrisk
Рубрика: Профилактическая медицина: актуальные аспекты анализа риска здоровью
Статья в выпуске: 2 (50), 2025 года.
Бесплатный доступ
Здоровьесбережние работников промышленных производств – национальный приоритет, определяющий возможности сохранения профессионального долголетия. В связи с этим необходимость развития и совершенствования научных основ анализа профессиональных рисков здоровью, связанных со сложным воздействием факторов риска производственной среды и трудового процесса, с акцентуацией персонифицированных оценок приобретает особую остроту. Осуществлены разработка и апробация методологии и программного обеспечения оценки и прогнозирования персонифицированного профессионального риска для здоровья на основе адаптивной нейро-нечеткой сети распознавания образов. Дизайн исследования основан на модели искусственного интеллекта как математической структуры, обученной распознавать закономерности и определять принадлежность объекта анализа по системе критериев к определенной категории профессионального риска. Обучение и валидация сети осуществлены на примере выборки работников подземной добычи медно-никелевых руд с помощью данных об условиях их труда, воздействующих факторах, индивидуальных медико-биологических показателях (всего 175 000 параметров). Объем обучающей выборки составил 80 %, валидирующей – 20 %. Сеть апробирована на независимой выборке данных о работниках на примере основной профессии бурильщик шпуров. Разработана и программно обеспечена методология, теоретической основой которой является адаптивная нейро-нечеткая сеть распознавания образа, имеющая специальную гибридную многослойную архитектуру, гарантирующую точность прогнозных оценок, минимизацию ошибок. Персонифицированные профессиональные риски для здоровья каждого работника валидирующей выборки, обусловленные развитием вибрационной болезни, связанной с одновременным воздействием производственного шума (на 10–40 дБА выше ПДУ) и вибрации общей на уровне 106–113 дБ, относятся к категории «высокие» и «очень высокие». Риски, обусловленные развитием нейросенсорной тугоухости (НСТ), связанной с сочетанным воздействием шума (на 5–30 дБА выше ПДУ) и комплекса химических веществ (в 2,0–2,5 раза выше ПДКрз), оцениваются в диапазоне от средних до очень высоких. Прогноз для здоровья работников данной профессии независимой выборки показал, что в структуре ожидаемых профессиональных и профессионально обусловленных заболеваний с риском от низкого до высокого более 75 % обусловлены вибрационной болезнью, 48 % – полинейропатией, 6 % – НСТ, 75 % – дорсопатией, 30 % – гипертонической болезнью. Углубленные исследования состояния здоровья бурильщиков шпуров подтвердили фактическую реализацию прогнозируемых рисков у 87–89 % работников. Разработанная и апробированная методология является эффективной. Достигнута точность прогнозирования на уровне 89 ± 2 %, тренд ошибки прогноза сводится к минимуму. Существенно расширяется возможность получения быстрого и точного персонифицированного прогноза профессионального риска для здоровья работника. Система применима для работников различных сфер производственной деятельности, реализует переход от контактного исследования к количественному прогнозированию без информационных потерь, что определяет ее тиражируемость и масштабируемость.
Производственная среда, трудовой процесс, вредные и опасные факторы, экспозиция, профессиональные риски здоровью, адаптивная нейро-нечеткая сеть, распознавание образа
Короткий адрес: https://sciup.org/142244764
IDR: 142244764 | DOI: 10.21668/health.risk/2025.2.01