Оценка вероятности выявления соматических заболеваний у работников металлургического производства с помощью методов градиентного бустинга и нечеткой логики
Е.Р. Абдрахманова1,2, И.И. Зайдуллин1, А.И. Борисова1, Э.Т. Валеева1,2, Л.М. Масягутова1,2, Т.К. Валеев1
¹Уфимский научно-исследовательский институт медицины труда и экологии человека, Российская Федерация, 450106, г. Уфа, ул. Степана Кувыкина, 94
²Башкирский государственный медицинский университет, Российская Федерация, 450008, г. Уфа, ул. Ленина, 3
Объектом исследования являлись работники металлургического производства, проходившие периодический медицинский осмотр в условиях воздействия комплекса факторов рабочей среды и трудового процесса. Оценена вероятность выявления соматической патологии у работников металлургического производства, занятых в условиях воздействия комплекса производственных и непроизводственных факторов, с использованием машинного обучения для научного обоснования подходов к формированию групп профилактического наблюдения.
Проведено одномоментное эпидемиологическое исследование с участием 1899 работников. В качестве исходных признаков использовали возраст, стаж работы во вредных условиях, статус табакокурения и 32 бинарно зако-дированных производственных фактора. Результаты клинико-лабораторных и инструментальных исследований, применявшиеся для верификации диагноза, в модель не включали, что позволило исключить искусственное завышение прогностической точности. Для прогнозирования использовали алгоритм CatBoost, для интерпретации вклада предикторов – SHAP-анализ, для формализации выявленных зависимостей – адаптивную нейро-нечеткую систему вывода ANFIS. Качество моделей оценивали по AUC-ROC, чувствительности и специфичности.
В структуре выявленной патологии преобладали болезни костно-мышечной системы и системы кровообращения. Наибольшую дискриминационную способность продемонстрировали модели для болезней уха и сосцевидного отростка (AUC-ROC = 0,820), костно-мышечной системы (0,746) и системы кровообращения (0,722). Для болезней органов дыхания, пищеварения, глаза и нервной системы прогностическая способность была недостаточной для практической интерпретации. По данным SHAP-анализа ведущий вклад в прогноз вносил возраст; среди производственных и поведенческих факторов наиболее значимыми были тяжесть трудового процесса, производственный шум и табакокурение. ANFIS-моделирование позволило построить стажевые профили риска и определить сочетания факторов, ассоциированные с повышенной вероятностью патологии органа слуха, костно-мышечной системы и системы кровообращения.
Предложенный подход может использоваться для предварительной риск-стратификации работников при периодических медицинских осмотрах, формирования групп диспансерного наблюдения и обоснования показаний к углубленному обследованию по соответствующему клиническому профилю.

fcrisk.ru

