Тепловой удар: как искусственный интеллект предсказывает смертельные волны жары

Автор: Денис Аветисян

Новая система DeepTherm использует глубокое обучение для точного прогнозирования смертности во время экстремальной жары, учитывая как общую, так и базовую смертность.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Система DeepThermis, используя исторические данные о смертности от всех причин, данные о не-смертности и прогнозы синоптических условий, выделяет компоненты смертности, связанные с жарой, и базовый уровень, позволяя выявлять смертоносные волны жары без необходимости калибровки по данным о смертности, непосредственно связанной с жарой, и применяя гибкую стратегию порогового значения для баланса между ложными и пропущенными тревогами.

Разработана модульная система раннего предупреждения о смертельных тепловых волнах, использующая глубокое обучение для прогнозирования общей и базовой смертности, что позволяет более точно оценивать риски.

Несмотря на растущую частоту и интенсивность тепловых волн в городах, точное прогнозирование смертности, связанной с экстремальными температурами, остается сложной задачей. В данной работе, посвященной разработке ‘Modular Deep-Learning-Based Early Warning System for Deadly Heatwave Prediction’, предлагается инновационная модульная система DeepTherm, использующая глубокое обучение для прогнозирования смертности, не требуя исторических данных о смертности, напрямую связанной с жарой. Система DeepTherm одновременно прогнозирует общую смертность и базовый уровень смертности в отсутствие тепловых волн, обеспечивая высокую точность и надежность прогнозов в различных регионах и для разных групп населения. Возможно ли дальнейшее совершенствование подобных систем для более эффективной защиты здоровья населения в условиях меняющегося климата?

Растущая Угроза: Жара и Здоровье Горожан

Растущая уязвимость городского населения к экстремальной жаре представляет собой серьезную проблему общественного здравоохранения, приводящую к значительному превышению ожидаемой смертности. Городская среда, характеризующаяся эффектом «теплового острова» из-за преобладания асфальта и бетона, а также недостатком зеленых насаждений, усиливает воздействие высоких температур. Особенно уязвимы пожилые люди, лица с хроническими заболеваниями, а также социально изолированные группы населения, не имеющие доступа к системам кондиционирования или возможности укрыться в прохладных помещениях. По данным исследований, даже небольшое повышение температуры может привести к значительному увеличению числа смертей, особенно в густонаселенных городских районах, что подчеркивает необходимость разработки эффективных стратегий адаптации и смягчения последствий тепловых волн.

Традиционные методы прогнозирования тепловых волн зачастую оказываются неэффективными, не позволяя своевременно предсказать смертельно опасные периоды жары. Существующие модели, как правило, основываются на анализе среднесуточных температур и не учитывают сложные взаимодействия между атмосферными явлениями, городским ландшафтом и физиологическими особенностями человеческого организма. Это приводит к тому, что критически важные предупреждения о надвигающейся жаре поступают слишком поздно или оказываются недостаточно точными, что особенно опасно для уязвимых групп населения, таких как пожилые люди, дети и люди с хроническими заболеваниями. Неспособность предвидеть экстремальные температуры напрямую влияет на увеличение смертности во время тепловых волн, подчеркивая необходимость разработки более совершенных и точных систем прогнозирования.

Точность прогнозирования тепловых волн имеет решающее значение для функционирования эффективных систем раннего предупреждения и снижения рисков для здоровья населения. Разработанная система DeepTherm направлена на решение этой задачи, демонстрируя 80%-ный уровень обнаружения тепловых волн первого уровня и 60%-ный уровень обнаружения тепловых волн второго уровня. Это позволяет более оперативно информировать граждан и службы экстренной помощи о надвигающейся опасности, предоставляя время для принятия мер предосторожности, таких как организация пунктов охлаждения, распространение информации о защите от перегрева и обеспечение доступности медицинской помощи для наиболее уязвимых групп населения. Повышение точности прогнозов не только спасает жизни, но и снижает экономическое бремя, связанное с тепловыми ударами и другими последствиями экстремальной жары.

DeepTherm демонстрирует значительно более высокую полноту и точность прогнозирования смертельных волн жары по сравнению с предыдущими методами, благодаря использованию исторических данных о смертности в разработанном нами двойном конвейере предсказаний, что позволяет выявлять больше упущенных случаев без увеличения числа ложных тревог.

DeepTherm: Модульный Подход к Прогнозированию

DeepTherm представляет собой инновационную систему раннего предупреждения о смертельных волнах жары, основанную на прогнозировании как общей смертности, так и базового уровня смертности. В отличие от традиционных систем, фокусирующихся исключительно на температуре воздуха, DeepTherm оценивает риск, учитывая изменения в общем количестве смертей по сравнению с ожидаемым уровнем при нормальных погодных условиях. Такой подход позволяет выявлять критические ситуации, когда волна жары оказывает значительное влияние на здоровье населения, даже если абсолютные значения температуры не достигают экстремальных значений. Прогнозирование как общей, так и базовой смертности обеспечивает более точную оценку риска и позволяет своевременно принимать меры для защиты наиболее уязвимых групп населения.

Система DeepTherm построена на модульной архитектуре, включающей в себя несколько специализированных модулей прогнозирования и модуль принятия решений для классификации. Модули прогнозирования используют различные алгоритмы и данные для оценки вероятности превышения пороговых значений смертности, как общей, так и базовой. Модуль принятия решений агрегирует выходные данные этих модулей и на их основе формирует классификацию по уровням опасности, определяя необходимость оповещения о надвигающейся тепловой волне. Такая модульная структура позволяет гибко настраивать систему, добавлять новые методы прогнозирования и адаптировать её к различным географическим регионам и климатическим условиям, обеспечивая высокую точность и надежность прогнозов.

В системе DeepTherm критически важным компонентом, обеспечивающим контекст для прогнозирования, является типология синоптических погодных условий, расширенная за счет пространственной синоптической классификации (Spatial Synoptic Classification). Данный подход позволяет выделять характерные погодные паттерны, влияющие на смертность. Применение этой методики позволило достичь менее 15% вероятности ложных срабатываний при обнаружении тепловых волн первого уровня, что существенно повышает надежность системы раннего предупреждения.

Модель DeepTherm демонстрирует стабильную и улучшающуюся точность прогнозирования тепловых волн в период с 1997 по 2023 год в 12 испанских городах, особенно в континентальных регионах, что указывает на ее эффективность и потенциал для применения в наиболее уязвимых областях, несмотря на сложности, связанные с пандемией COVID-19.

Моделирование Смертности: От Базового Уровня до Общих Показателей

Базовый модуль прогнозирования смертности использует квази-пуассоновскую регрессию для определения ожидаемых уровней смертности. В отличие от стандартной пуассоновской регрессии, квази-пуассоновская регрессия позволяет учесть передисперсию — ситуацию, когда дисперсия данных не равна среднему, что часто встречается в данных о смертности. Этот подход обеспечивает более надежные оценки, поскольку не требует предположения о равенстве среднего и дисперсии. Квази-пуассоновская регрессия моделирует логарифм ожидаемого числа случаев смерти как линейную комбинацию предикторов, позволяя оценить влияние различных факторов на уровни смертности и установить базовый уровень для последующих, более сложных моделей.

Модуль прогнозирования общей смертности использует архитектуру Transformer для оценки совокупной смертности, учитывая сложные временные зависимости. В отличие от традиционных моделей, Transformer позволяет учитывать долгосрочные корреляции в данных о смертности, что особенно важно для выявления трендов и сезонности. Архитектура основана на механизмах самовнимания (self-attention), позволяющих модели динамически взвешивать вклад различных временных точек при прогнозировании будущих значений. Это обеспечивает более точное моделирование нелинейных и нестационарных временных рядов, характерных для данных о смертности, и позволяет учитывать влияние различных факторов, меняющихся во времени.

Для повышения точности прогнозов общей смертности в модель интегрируются не связанные напрямую с причиной смерти переменные, такие как влажность и демографические данные о населении. Это позволяет учесть локальные уязвимости и повысить релевантность прогнозов для конкретных регионов. В провинциях с высокой частотой данных достигнута точность 84.6%, что на 3 процентных пункта выше, чем в остальных провинциях, где точность составляет 81.6%.

Модель Transformer, используемая для прогнозирования общей смертности, представляет собой структуру, основанную на механизмах внимания и последовательной обработки данных.

Повышение Точности и Надежности: Гибкость в Прогнозировании

Модуль принятия решений использует стратегию гибкого порогового значения, позволяющую настраивать уровни сигнализации в зависимости от допустимого уровня ложных тревог и пропущенных обнаружений. Этот подход обеспечивает адаптацию системы к различным сценариям и приоритетам. В ситуациях, где крайне важно избежать ложных срабатываний, порог устанавливается выше, что снижает чувствительность, но повышает уверенность в достоверности сигнала. И наоборот, в критических ситуациях, где пропуск события недопустим, порог снижается, увеличивая чувствительность системы, но и повышая вероятность ложной тревоги. Такая калибровка позволяет оптимизировать работу системы, находя баланс между точностью и надежностью в зависимости от конкретных потребностей и условий эксплуатации.

Система DeepTherm демонстрирует превосходство над традиционными алгоритмами машинного обучения, такими как Random Forest и XGBoost, благодаря интеграции разнородных потоков данных и применению передовых методов моделирования. В отличие от алгоритмов, оперирующих с ограниченным набором признаков, DeepTherm объединяет данные, полученные из различных источников — включая физиологические показатели, данные об окружающей среде и поведенческие факторы — для создания более полной и точной картины. Использование глубоких нейронных сетей позволяет системе выявлять сложные взаимосвязи и закономерности, которые остаются незамеченными для более простых моделей. В результате, DeepTherm обеспечивает более высокую точность прогнозирования и обнаружения, что критически важно для своевременного принятия решений и повышения надежности системы в целом.

Осознавая важность достаточного объема данных для обеспечения высокой точности, разработчики DeepTherm уделили первостепенное внимание непрерывному сбору и усовершенствованию моделей. Недостаток данных, особенно для определенных демографических групп, может существенно снизить эффективность алгоритмов. Исследования показали, что фокусировка на сборе данных и оптимизации моделей специально для лиц младше 65 лет привела к заметному улучшению показателей. В частности, точность определения увеличилась на 4.7%, а полнота — на 16.7% по сравнению с универсальными прогнозами, рассчитанными для всех возрастных групп. Этот результат подчеркивает необходимость адаптации алгоритмов к специфическим характеристикам различных популяций и постоянного обновления моделей по мере поступления новых данных, что является залогом долгосрочной надежности и эффективности системы.

DeepThermo обеспечивает гибкую настройку порогов для оптимизации баланса между ложными тревогами и пропущенными событиями в зависимости от оперативных потребностей, предлагая стабильные режимы для классификации по провинциям и большую гибкость для городов, при этом не требуя изменений в базовых модулях прогнозирования.

К Более Устойчивому Будущему: Прогноз и Адаптация

Изучение взаимосвязи между тепловыми волнами первого и второго уровня — опасными и экстремальными соответственно — имеет первостепенное значение для усовершенствования стратегий оценки рисков и реагирования на них. Тепловые волны первого уровня, хотя и представляют опасность для здоровья, часто недооцениваются в сравнении с экстремальными, что приводит к неадекватным мерам предосторожности. Исследования показывают, что даже умеренное повышение температуры, выходящее за рамки привычной для региона нормы, может существенно увеличивать смертность среди уязвимых групп населения, таких как пожилые люди и люди с хроническими заболеваниями. Понимание различий в воздействии этих двух типов тепловых волн позволяет более точно прогнозировать потенциальные последствия и разрабатывать адресные стратегии защиты, включая оптимизацию работы систем оповещения, организацию пунктов охлаждения и повышение осведомленности населения о правилах поведения в жаркую погоду. Учет этих нюансов является ключевым фактором в создании более устойчивой и безопасной среды в условиях меняющегося климата.

Непрерывное финансирование и развитие систем раннего оповещения, таких как DeepTherm, представляется жизненно важным для защиты наиболее уязвимых слоев населения в условиях меняющегося климата. Эти системы, использующие передовые алгоритмы и данные в реальном времени, позволяют заблаговременно прогнозировать наступление опасных периодов жары и своевременно оповещать население, что дает возможность принять необходимые меры предосторожности. Эффективность DeepTherm заключается не только в точности прогнозов, но и в способности адаптироваться к локальным особенностям и учитывать факторы риска, специфичные для каждого региона. Инвестиции в подобные технологии — это вклад в снижение смертности от тепловых волн и повышение общей устойчивости общества к климатическим изменениям, позволяя минимизировать негативные последствия и сохранить здоровье граждан.

Средняя долгосрочная смертность является ключевым показателем для оценки эффективности мер по адаптации к изменению климата и повышения устойчивости населения. Анализ данных о смертности за продолжительные периоды позволяет выявить тенденции, связанные с экстремальными погодными явлениями, и оценить, насколько успешно реализуемые стратегии снижают негативное воздействие на здоровье. Этот показатель служит своеобразным «лакмусовой бумажкой», демонстрирующей, насколько эффективно работают системы раннего предупреждения, улучшается доступ к медицинской помощи и адаптируется инфраструктура к новым климатическим условиям. Использование долгосрочной средней смертности позволяет не только оценить текущую ситуацию, но и спрогнозировать будущие риски, а также корректировать стратегии адаптации для обеспечения более надежной защиты уязвимых групп населения и формирования устойчивого будущего.

Исследование показало, что DeepTherm демонстрирует стабильную и сопоставимую точность прогнозирования влияния тепловых волн как для молодых (до 65 лет), так и для пожилых (65+) групп населения во всех городах и регионах.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных достойно стареть в условиях постоянно меняющихся данных. DeepTherm, предсказывая общую и базовую смертность параллельно, выходит за рамки традиционных методов, зависящих от прямых данных о смертности, связанной с жарой. Это отражает понимание того, что архитектура, лишенная исторического контекста, становится хрупкой и недолговечной. Как заметил Джон фон Нейман: «В науке не бывает окончательных ответов, только более и менее точные вопросы». Эта фраза подчеркивает необходимость постоянного развития и адаптации систем прогнозирования, чтобы они оставались актуальными и надежными, подобно тому, как DeepTherm стремится предвидеть смертность, учитывая сложные временные ряды и базовые показатели.

Что дальше?

Представленная система, стремясь предсказать неминуемое, неизбежно сталкивается с парадоксом предсказания. Версионирование модели — это форма памяти, попытка зафиксировать момент, который по определению ускользает. Однако, точность прогноза смертности, пусть и основанная на одновременном анализе общей и базовой смертности, не отменяет фундаментальной неопределенности, присущей временным рядам. Все системы стареют — и эта, несомненно, потребует постоянного переобучения, адаптации к изменяющимся климатическим реалиям, и, возможно, интеграции с другими прогностическими моделями.

Особое внимание следует уделить не только улучшению точности, но и интерпретируемости модели. “Черный ящик”, способный предсказывать катастрофы, бесполезен, если не позволяет понять механизмы, приводящие к ним. Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга — не только кода, но и самой концепции раннего предупреждения. Следующим шагом видится переход от простого прогнозирования к созданию систем поддержки принятия решений, способных оценивать риски и предлагать эффективные меры по смягчению последствий тепловых волн.

В конечном счете, задача не в том, чтобы остановить время, но в том, чтобы научиться жить с его неумолимым течением. И в этом смысле, данная работа — лишь один из шагов на долгом пути к созданию более устойчивого и предсказуемого будущего.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.09074.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-11 15:30