Дожили: пермские ученые научились прогнозировать продолжительность жизни с точностью 99,7%
Если люди живут дольше, государству приходится заранее рассчитывать, сколько понадобится больниц, лекарств и пенсионных выплат. Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ, или Пермского Политеха) предложили математическую модель, которая, по их данным, прогнозирует продолжительность жизни точнее существующих аналогов и учитывает особенности российской демографии.
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.
Что это значит для бизнеса
Старение населения постепенно меняет структуру экономики. По мере роста числа пожилых людей увеличивается спрос на медицинские услуги, лекарства, страховые продукты, сервисы ухода и решения для активного долголетия. Чем точнее государство сможет прогнозировать демографические изменения, тем эффективнее будет планирование расходов на здравоохранение и социальную поддержку, а бизнес получит более понятные ориентиры для развития продуктов и оценки будущего спроса.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
