Пермские ученые создали модель прогноза продолжительности жизни с точностью 99,7%

Рост средней продолжительности жизни и старение населения формируют новые требования к системе государственного планирования. Для обоснованного распределения ресурсов в здравоохранении, пенсионном обеспечении и социальной поддержке нужны достоверные данные о возрастной структуре общества. Сегодня для этого применяют математические модели прогнозирования, но многие из них разработаны ещё в прошлом веке и не учитывают современные демографические закономерности и улучшение качества жизни. Это приводит к значительным ошибкам в расчетах, делая невозможным своевременное перераспределение бюджетных средств.

Прорыв в точности прогнозов

Ученые Пермского Политеха впервые в России создали математическую модель для прогнозирования продолжительности жизни, которая работает с точностью 99,7%. Она учитывает два ключевых фактора, игнорируемых старыми подходами: младенческую смертность и ежегодный прогресс медицины. Модель не требует огромных массивов данных, что особенно важно при неполной статистике.

В основе разработки — принцип, согласно которому с возрастом риск смерти растет. Однако исследователи дополнили его: смертность не считается постоянной величиной, а снижается по мере появления новых лекарств, вакцин и методов лечения. Кроме того, учтена динамика рисков в раннем детском возрасте: в первый год показатели смертности наиболее высокие, но к пяти годам достигают минимальных значений. Это позволяет скорректировать прогнозы для младших возрастных групп и повысить точность общих демографических показателей.

Проверка на реальных данных

Чтобы проверить модель, исследователи взяли статистику смертности за 2004–2009 годы, охватывающую все возрастные группы — от младенцев до пожилых. Настроив модель на этих данных, они провели расчеты и сверили прогнозы с показателями за 2010 год. Результат: новая модель повторила реальные сведения с точностью 99,7%, давая верные прогнозы для всех возрастов, а не только для взрослых, как большинство существующих аналогов.

«Особенность разработки в том, что она учитывает специфику именно российской демографии, — отметил Герман Пушкарев, доцент кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ, кандидат физико-математических наук. — У нас есть тенденции, которые отличаются от западных стран, например, другая детская смертность и распределение риска по возрастам. Настройка модели на отечественных статистических данных обеспечивает более высокую точность прогнозов и позволяет органам власти получать достоверную информацию для принятия управленческих решений».

Разработанное решение может использоваться для планирования в системе здравоохранения, пенсионного обеспечения и социального страхования. На его основе власти смогут точнее оценивать, сколько больничных мест и лекарств потребуется в будущем, какой размер пенсий закладывать в бюджет. Статья опубликована в журнале Human Progress.