Научные коллективы Пермского Политеха и Федерального научного центра медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения представили уникальную для России программу. Она направлена на выявление опасных для здоровья зон в городах, объединив экологические и медицинские данные в единой системе. Об этом сообщает Газета.Ru со ссылкой на пресс-службу ПНИПУ.
Загрязнение окружающей среды, включая воздух, воду и почву, является причиной различных заболеваний — от астмы и хронического бронхита до сердечно-сосудистых и онкологических недугов. По имеющимся данным, в 2025 году в России из-за такого загрязнения погибли около 21,6 тысячи человек, а еще 2,6 миллиона граждан столкнулись с заболеваниями. При этом, даже в рамках одного города, разные районы могут значительно отличаться: вблизи заводов и магистралей формируются локальные очаги повышенной опасности.
Существующие инструменты для анализа ситуации работают разрозненно. Геоинформационные сервисы создают карты загрязнения, но не включают медицинские данные, в то время как медицинские системы аккумулируют информацию о пациентах, не привязывая ее к конкретным территориям. Таким образом, до настоящего времени не существовало комплексного решения, которое бы объединяло оба направления.
Новая программа интегрирует разнородные данные и визуализирует их в виде тепловых карт. В ее основе лежит математическая модель, которая учитывает не только количественные показатели, но и такие параметры, как пол, район проживания, степень тяжести заболевания, а также источник загрязнения. Информация берется из открытых источников, баз Роспотребнадзора и природоохранных служб, а также из обезличенных медицинских записей, которые затем привязываются к географическим координатам.
«Разработка прошла проверку на реальных данных одного из городов России: выделенные проблемные участки совпали с местами, где официально зафиксирована повышенная заболеваемость», — рассказала доцент ПНИПУ и научный сотрудник ФНЦ Анна Савочкина.
Наиболее опасными оказались зоны, расположенные у промышленных предприятий и крупных дорог, где значения риска были в среднем на 65–70% выше по сравнению с соседними районами. Система позволяет фильтровать данные, например, по заболеваниям органов дыхания у детей, и значительно ускоряет анализ информации — с нескольких дней до нескольких часов.
