Как пояснили в пресс-службе вуза, рост продолжительности жизни и старение населения меняют нагрузку на здравоохранение, пенсионную систему и социальные службы. Чтобы оценить будущие потребности в медицинской помощи и социальных выплатах, используют математические модели смертности, которые рассчитывают риски для разных возрастных групп. Однако базовая модель Гомпертца—Мейкхама, от которой отталкивались исследователи, хуже описывает первые годы жизни и не учитывает изменение смертности с течением времени.
В Пермском Политехе убеждены, что им удалось разработать новую модель прогнозирования продолжительности жизни, которая учитывает особенности российской демографии и показывает точность 99,7%. Результаты исследования опубликованы в журнале Human Progress.
В отличие от большинства существующих моделей, разработка учитывает не только рост риска смерти с возрастом, но и два фактора, которые раньше практически не принимались во внимание. Первый — высокая смертность в первый год жизни с последующим резким снижением риска к пяти годам. Второй — ежегодное увеличение продолжительности жизни благодаря развитию медицины, появлению новых лекарств, вакцин и методов лечения.
Авторы проверили модель на данных о смертности за 2004–2009 годы, а затем сравнили прогноз с реальной статистикой за 2010 год. По их данным, модель воспроизвела реальные показатели с точностью 99,7%, при этом ей не требуются большие массивы данных, что позволяет использовать ее даже при неполной статистике.
Впрочем, речь не идет о системе, способной предсказать продолжительность жизни конкретного человека. Модель предназначена для работы с большими массивами демографических данных и должна помочь государственным органам точнее прогнозировать возрастную структуру населения и планировать расходы на здравоохранение, пенсионную систему и социальное страхование.
По словам доцента кафедры прикладной математики ПНИПУ Германа Пушкарева, особенность разработки заключается в том, что она построена на российских статистических данных и учитывает различия между отечественной и зарубежной демографией, включая особенности детской смертности и распределения рисков по возрастам. Это, по мнению авторов, позволяет получать более точные прогнозы для российских регионов.
Фото из открытых источников
