В Тюмени создали систему поддержки здоровья вахтовиков в Арктике

МОСКВА, 25 мар. Компьютерную программу для оценки состояния сердечно-сосудистой системы у вахтовиков, работающих в удаленных арктических местностях, разработали ученые ТМУ. По словам авторов, их разработка позволит выявлять факторы риска развития сердечно-сосудистых заболеваний и предотвращать острые состояния. Результаты представлены в издании «Забайкальский медицинский вестник».
Работа на Крайнем Севере сопряжена как с физическими, так и с психологическими трудностями из-за погодных условий. Поэтому чаще всего люди работают в Арктике вахтовым методом, а для такого графика свойственна постоянная ротация кадров, рассказали в Тюменском медицинском университете (ТМУ) Минздрава России.

«Постоянная смена медицинских работников приводит к снижению качества принятых решений о здоровье персонала. У некоторых вахтовиков формальный подход к прохождению предсменных и периодических медицинских осмотров, а на местах работы зачастую недостаточная обеспеченность медицинским оборудованием», — добавила доцент кафедры общественного здоровья и здравоохранения ТМУ Юлия Решетникова.

Для повышения качества медицинского обслуживания работников Крайнего Севера ученые ТМУ совместно с некоммерческим партнером создали программу, которая предупреждает о возможных проблемах в сердечно-сосудистой системе пациента. Новое ПО автоматизировано обрабатывает медицинские данные (например, пульс и давление) и выдает оценку риска развития состояний, требующих госпитализации или экстренной помощи.

«Новая программа несет не только прикладной характер, с ее помощью можно проводить анализ разных факторов и оценивать силу их влияния на здоровье каждого работника. Следующим этапом в реализации нашего проекта является выявление основных причин ухудшения психофизиологического состояния человека, периодически попадающего в условия Крайнего Севера», — объяснила ученый.
В основе программы лежит база данных медицинских осмотров работников топливно-энергетического комплекса, она была использована для обучения интеллектуальной модели. Большее количество данных сможет сделать прогнозы состояния сердца и сосудов еще точнее, и в будущем позволит создать единую систему для поддержания здоровья работников в экстремальных условиях, считают в ТМУ.