Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали первую в России математическую модель прогнозирования продолжительности жизни, точность которой достигает 99,7%. Как сообщили «Газете.Ru» в пресс-службе Пермского Политеха, новая методика учитывает особенности российской демографии и позволяет получать более достоверные прогнозы по сравнению с существующими подходами.
Читайте: Россиянам готовят новые запреты: что изменится уже в ближайшее время
Используемые сегодня модели смертности были созданы еще в прошлом веке и основаны на предположении, что вероятность смерти с возрастом постоянно увеличивается. Такой принцип применим к взрослому населению, однако не отражает ситуацию с детьми. В первый год жизни риск смерти остается самым высоким, после чего к пятилетнему возрасту существенно снижается. Кроме того, традиционные модели не принимают во внимание ежегодное развитие медицины, из-за чего могут занижать ожидаемую продолжительность жизни. По этой же причине зарубежные разработки не всегда подходят для России, поскольку не учитывают различия в климатических и социально-экономических условиях регионов.
В основу новой модели исследователи положили возрастной рост риска смерти, дополнив его двумя дополнительными параметрами. Первый отражает ежегодное снижение смертности благодаря появлению новых лекарств и вакцин, второй описывает изменение рисков в раннем детском возрасте. Для настройки использовали статистические данные о смертности по всем возрастным группам за 2004–2009 годы, после чего результаты сравнили с фактическими показателями 2010 года. Проверка показала совпадение прогноза с реальными данными на уровне 99,7%.
Доцент кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ Герман Пушкарев отметил, что модель создана с учетом особенностей российской демографии, включая показатели детской смертности и возрастное распределение рисков. По его словам, использование отечественной статистики позволило значительно повысить точность прогнозирования и предоставить органам власти более надежную основу для принятия управленческих решений.
Еще одной особенностью разработки стало отсутствие необходимости в больших массивах исходных данных, что особенно важно в условиях неполной статистики. Авторы считают, что модель может использоваться при планировании системы здравоохранения, пенсионного обеспечения и социального страхования. Она позволяет оценивать потребность в больничных местах и лекарственных препаратах, а также учитывать будущие пенсионные расходы при формировании федеральных и региональных бюджетов.
Читайте также:
- Россиянам грозят новые начисления за ЖКХ: вступили в силу важные изменения
- Пенсии в России резко вырастут с 1 августа: кто получит прибавку уже летом
- Миллионы россиян столкнутся с новыми правилами: что изменится для ваших денег
