zabmedvestnikЗабайкальский медицинский вестникTransbaikalian Medical Bulletin1998-6173Читинская государственная медицинская академия10.52485/19986173_2025_4_74zabmedvestnik-536Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯORIGINAL RESEARCHВОЗМОЖНОСТИ ОЦЕНКИ РИСКА РАЗВИТИЯ НЕОТЛОЖНЫХ СОСТОЯНИЙ У РАБОТНИКОВ КОМПАНИЙ ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА НА ОСНОВЕ ОБУЧЕННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИCAPABILITIES OF ASSESSING THE RISK OF ACUTE MEDICAL CONDITIONS AMONG FUEL AND ENERGY INDUSTRY PERSONNEL BASED ON A TRAINED INTELLECTUAL MODELhttps://orcid.org/0000-0001-6726-7103РешетниковаЮ. С.ReshetnikovaY. S.

Решетникова Юлия Сергеевна – к.м.н., доцент, доцент кафедры общественного здоровья и здравоохранения AuthorID (РИНЦ): 857968, AuthorID (Scopus): 57200546966.

625023, г. Тюмень, ул. Одесская, 54

Reshetnikova Y.S., Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Public Health and Health Care Department AuthorID (РИНЦ): 857968, AuthorID (Scopus): 57200546966.

54 Odesskaya St., Tyumen, 625023

reshetnikovays@tyumsmu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4014-408XКатковаА. Л.KatkovaA. L.

Каткова Алла Леонидовна, к.пед.наук, доцент, доцент кафедры медицинской информатики и биологической физики AuthorID (РИНЦ): 560740.

625023, г. Тюмень, ул. Одесская, 54

Katkova A.L., Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department of Medical Informatics and Biological Physics AuthorID (РИНЦ): 560740.

54 Odesskaya St., Tyumen, 625023

katkovaal@tyumsmu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9975-5635СлащеваД. М.SlashchevaD. M.

Слащева Дарья Максимовна, к.м.н., доцент кафедры общественного здоровья и здравоохранения AuthorID (РИНЦ): 1019226, AuthorID (Scopus): 57221818762.

625023, г. Тюмень, ул. Одесская, 54

Slashcheva D.M., Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Public Health and Health Care Department, Tyumen State Medical University AuthorID (РИНЦ): 1019226, AuthorID (Scopus): 57221818762.

54 Odesskaya St., Tyumen, 625023

slashchevadm@tyumsmu.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0850-3422КурмангуловА. А.KurmangulovA. A.

Курмангулов Альберт Ахметович, д.м.н., доцент, профессор кафедры общественного здоровья и здравоохранения AuthorID (РИНЦ): 769148, ResearcherID: AAT-3573-2020, AuthorID (Scopus): 57190403989.

625023, г. Тюмень, ул. Одесская, 5

Kurmangulov A.A., Doctor of Medical Sciences, Associate Professor, Professor of the Public Health and Health Care Department AuthorID (РИНЦ): 769148, ResearcherID: AAT-3573-2020, AuthorID (Scopus): 57190403989.

54 Odesskaya St., Tyumen, 625023

diaamond@narod.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5985-1780БрынзаН. С.BrynzaN. S.

Брынза Наталья Семеновна, д.м.н., профессор, заведующий кафедрой общественного здоровья и здравоохранения AuthorID (РИНЦ): 792717, AuthorID (Scopus): 57200542374.

625023, г. Тюмень, ул. Одесская, 5

Brynza N.S., Doctor of Medical Sciences, Professor, Head of the Public Health and Health Care Department AuthorID (РИНЦ): 792717, AuthorID (Scopus): 57200542374.

54 Odesskaya St., Tyumen, 625023

brynzans@tyumsmu.ruФГБОУ ВО «Тюменский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения РФРоссияTyumen State Medical UniversityRussian Federation202519022026047483Copyright © Решетникова Ю.С., Каткова А.Л., Слащева Д.М., Курмангулов А.А., Брынза Н.С., 20262026Решетникова Ю.С., Каткова А.Л., Слащева Д.М., Курмангулов А.А., Брынза Н.С.Reshetnikova Y.S., Katkova A.L., Slashcheva D.M., Kurmangulov A.A., Brynza N.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.zabmedvestnik.ru/jour/article/view/536

В статье представлено описание программного обеспечения (ПО), предназначенного для оценки факторов риска развития сердечно-сосудистых заболеваний на основе интеллектуальной модели, для разработки которой использовались данные более 5 000 работников компаний топливноэнергетического комплекса, работающих в условиях Крайнего Севера вахтовым методом. Одним из преимуществ ПО является объяснимая искусственная интеллекция для интерпретации предсказаний модели: графики, показывающие, какие переменные наиболее сильно влияли на прогноз; локальные объяснения – возможность для каждого конкретного прогноза понять, какие факторы «подтолкнули» модель к данному решению; анализ ошибок; интерактивная визуализация результатов.

The article describes a novel software application for assessing cardiovascular disease risk factors. The underlying intelligent model was trained on a dataset of over 5 000 shift workers from the fuel and energy industry operating in the Far North. The software incorporates explainable artificial intelligence (XAI) for enhanced interpretability, offering: feature importance plots to identify key predictive variables, local explanations for individual case predictions, error analysis capabilities, and interactive visualization tools.

цифровая медицинафакторы рискакомплексная оценка здоровьясердечнососудистые заболеванияискусственный интеллектработники топливно-энергетического комплексавахтовикипрогнозная модельмашинное обучениеdigital medicinerisk factorscomprehensive health assessmentcardiovascular diseasesartificial intelligenceemployees of the fuel and energy industryshift workerspredictive modelmachine learningReferencesАкберов М.А., Андоверова А.Г., Ануфриева Е.В. [и др.]. Современная медицинская организация: тренды, стратегии, проекты.Тюмень. РИЦ Айвекс. 2022. 312.Akberov M.A., Andoverova A.G., Anufrieva E.V. et al. Modern medical organization: trends, strategies, projects. Tyumen: RIC Ivex, 2022. 312. In Russian.Akbar F., Sugiharto A., Putra MI.. et al. Analysis of the Relationship between Atherosclerosis Cardiovascular Disease Risk Profile and Occupational Profile to the WHO Cardiovascular Risk Chart 2019 for South-East Asia in Oil and Gas Industry. Indian J Occup Environ Med. 2024. 28 (3). 245–254. DOI: 10.4103/ijoem.ijoem_304_23.Akbar F., Sugiharto A., Putra M.I. et al. Analysis of the Relationship between Atherosclerosis Cardiovascular Disease Risk Profile and Occupational Profile to the WHO Cardiovascular Risk Chart 2019 for South-East Asia in Oil and Gas Industry. Indian J Occup Environ Med. 2024. 28 (3). 245–254. DOI: 10.4103/ijoem.ijoem_304_23.Ветошкин А.С., Шуркевич Н.П., Симонян А.А. и др. Дисфункциональные типы пищевого поведения: гендерные различия, взаимосвязь с метаболическими факторами риска в условиях вахты в Арктике. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2023. 22 (6). 14–24. DOI 10.15829/1728-8800-2023-356.Vetoshkin A.S., Shurkevich N.P., Simonyan A.A. et al. Dysfunctional types of eating behavior: gender differences, relationship with metabolic risk factors in shift work conditions in the Arctic. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2023. 22 (6). 14–24. DOI 10.15829/1728-8800-2023-3561. In Russian.Селиверстов П.В. Психология адаптации пациентов к использованию искусственного интеллекта при проведении скрининга хронических неинфекционных заболеваний. Медицинский совет. 2024. 18 (23). 266–272. DOI 10.21518/ms2024-551.Seliverstov P.V. Psychology of patient adaptation to the use of artificial intelligence in screening for chronic non-communicable diseases. Medical Council. 2024. Т. 18 (23). 266–272. DOI 10.21518/ms2024-551. In Russian.Решетникова Ю.С., Каткова А.Л., Курмангулов А.А. и др. Возможности психофизиологической диагностики для определения факторов риска развития сердечно-сосудистых заболеваний у работников топливно-энергетического комплекса. Мир науки. Педагогика и психология. 2024. 12 (5).Reshetnikova Yu.S., Katkova A.L., Kurmangulov A.A. et al. The possibilities of psychophysiological diagnostics to determine the risk factors for the development of cardiovascular diseases in employees of the fuel and energy complex. World of Science. Pedagogy and psychology. 2024. 12 (5). In Russian.Ikegami K., Ando H., Baba H. et al. Evaluation of self-administered questionnaire items used in regular health check-ups at the workplace by occupational health professionals. Sangyo Eiseigaku Zasshi. 2023. 65 (6). 347–354. DOI: 10.1539/sangyoeisei.2022-025-E.Ikegami K, Ando H, Baba H, Sekoguchi S, et al. Evaluation of self-administered questionnaire items used in regular health check-ups at the workplace by occupational health professionals. Sangyo Eiseigaku Zasshi. 2023. 65 (6). 347–354. DOI: 10.1539/sangyoeisei.2022-025-E.Решетникова Ю.С., Скримскис А.М., Княжева Н.Н. и др. Опрос сотрудников компании как основа разработки корпоративной программы здоровьесбережения. Университетская медицина Урала. 2022. 8. 2 (29). 57–59.Reshetnikova Y.S., Skrimskis A.M., Knyazheva N.N. et al. Employee survey as a basis for developing a corporate health-saving program. Universitetskaya Meditsina Urala. 2022. 8. 2 (29). 57–59. In Russian.Fox J.L., Gurney T., Kondalsamy-Chennakesavan S. et al. A Narrative Review of Health Status and Healthcare Delivery in the Oil and Gas Industry: Impacts on Employees, Employers, and Local Communities. Healthcare (Basel). 2023. 11 (21). 2888. DOI: 10.3390/healthcare11212888.Fox JL, Gurney T., Kondalsamy-Chennakesavan S. et al. Narrative Review of Health Status and Healthcare Delivery in the Oil and Gas Industry: Impacts on Employees, Employers, and Local Communities. Healthcare (Basel). 2023. 11 (21). 2888. DOI: 10.3390/healthcare11212888.Аликперова Н.В. Искусственный интеллект в здравоохранении: риски и возможности. Здоровье мегаполиса. 2023. 4 (3). 41–49. DOI 10.47619/2713-2617.zm.2023.v.4i3;41-49.Alikperova N.V. Artificial Intelligence in Healthcare: Risks and Opportunities. Health of the Metropolis. 2023. 4 (3). 41–49. DOI 10.47619/2713-2617.zm.2023.v.4i3;41-49. In Russian.Chaudhry Z.S., Choudhury A. Clinical Applications of Artificial Intelligence in Occupational Health: A Systematic Literature Review. J Occup Environ Med. 2024. 66 (12). 943–955. DOI: 10.1097/JOM.0000000000003212.Chaudhry Z.S., Choudhury A. Clinical Applications of Artificial Intelligence in Occupational Health: A Systematic Literature Review. J Occup Environ Med. 2024. 66 (12). 943–955. DOI: 10.1097/JOM.0000000000003212.Ebad S.A., Alhashmi A., Amara M. et al. Artificial Intelligence-Based Software as a Medical Device (AISaMD): A Systematic Review. Healthcare (Basel). 2025. 13 (7). 817. DOI: 10.3390/healthcare13070817.Ebad S.A., Alhashmi A., Amara M., et al. Artificial Intelligence-Based Software as a Medical Device (AI-SaMD): A Systematic Review. Healthcare (Basel). 2025. 13 (7). 817. DOI: 10.3390/healthcare13070817.Решетникова Ю.С., Шарапова О.В., Каткова А.Л. и др. Профиль пациента, готового к использованию цифровых технологий и методов искусственного интеллекта при получении медицинской помощи. Здравоохранение Российской Федерации. 2022. 66 (1). 20–26. DOI 10.47470/0044-197X-2022-66-1-20-26.Reshetnikova Iu.S., Sharapova O.V., Katkova A.L. et al. Profile of a patient ready to use digital technologies and artificial intelligence methods when receiving medical care. Healthcare of the Russian Federation. 2022. 66 (1). 20–26. DOI 10.47470/0044-197X-2022-66-1-20-26. In Russian.Жданова Е.В. Опыт внедрения пилотного проекта "Искусственный интеллект" в работе участкового терапевта на территории Ямало-Ненецкого автономного округа: пилотное одномоментное скрининговое обсервационное исследование. Кубанский научный медицинский вестник. 2022. 29 (4). 14–31. DOI 10.25207/1608-6228-2022-29-4-14-31.Zhdanova E.V., Rubtsova E.V. Experience of implementing the pilot project "Artificial Intelligence" in the work of a district therapist in the Yamalo-Nenets Autonomous Okrug: a pilot cross-sectional screening observational study. Kuban Scientific Medical Bulletin. 2022. 29 (4). 14–31. DOI 10.25207/1608-6228-2022-29-4-14-31. In Russian.Kocovic P.V., Kocovic Z.V., Kocovic V.P. Monitoring COVID-19 is like instrument flying. Military Technical Courier. 2020. 68 (3). 424–437. DOI 10.5937/vojtehg68-26557.Kocovic P.V., Kocovic Z.V., Kocovic V.P. Monitoring COVID-19 is like instrument flying. Military Technical Courier. 2020. 68 (3). 424–437. DOI 10.5937/vojtehg68-26557.Подзолков П.Н. Моделирование распространения инфекционного заболевания в условиях вахтового метода работы. Вестник Тюменского государственного университета. Физикоматематическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2023. 9 (2(34)). 108–127. DOI 10.21684/2411-7978-2023-9-2-108-127.Podzolkov P.N. Modeling the spread of an infectious disease under shift work conditions. Bulletin of Tyumen State University. Physical and mathematical modeling. Oil, gas, energy. 2023. 9 (2(34)). 108–127. DOI 10.21684/2411-7978-2023-9-2-108-127. In Russian.Ступак В.С., Маношкина Е.М., Деев И.А. и др. Климатогеографические предпосылки организации медицинской помощи населению районов Крайнего Севера в Российской Федерации. Профилактическая медицина. 2023. 26 (12). 109–115. DOI 10.17116/profmed202326121109.Stupak V.S., Manoshkina E.M., Deev I.A. et al. Climatogeographic prerequisites for organizing medical care for the population of the Far North regions of the Russian Federation. Preventive medicine. 2023. 26 (12). 109–115. DOI 10.17116/profmed202326121109. In Russian.Решетникова Ю.С., Потапов А.П., Курмангулов А.А. и др. База данных результатов медицинских осмотров работников компаний топливно-энергетического комплекса: Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2024621230 (21.03.2024).Reshetnikova Yu.S., Potapov A.P., Kurmangulov A.A. et al. Database of results of medical examinations of employees of fuel and energy companies : State registration certificate of the database No. 2024621230. In Russian.Решетникова Ю.С., Косачев Д.В., Каткова А.Л. и др. КардиоПрогноз (CardioPredict) – кардиоваскулярный рискометр работников топливно-энергетического комплекса (ТЭК): Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025665537 (18.06.2025).Reshetnikova Yu.S., Kosachev D.V., Katkova A.L. et al. CardioPrognoz (CardioPredict) cardiovascular risk meter for employees of the fuel and energy complex: State registration certificate of the computer program No. 2025665537. In Russian.Han G.R., Goncharov A., Eryilmaz M., et al. Machine learning in point-of-care testing: innovations, challenges, and opportunities. Nat Commun. 2025. 16 (1). 3165. DOI: 10.1038/s41467-025-58527-6.Han G.R., Goncharov A., Eryilmaz M. et al. Machine learning in point-of-care testing: innovations, challenges, and opportunities. Nat Commun. 2025. 16 (1). 3165. DOI: 10.1038/s41467-025-58527-6.Михеенко А.М. Применение вектора Шепли в регрессионном анализе. Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Физико-математические и технические науки. 2020. 2. 84–94.Mikheenko A.M. Application of the Shapley value in regression analysis. Bulletin of the Immanuel Kant Baltic Federal University. Series: Physical, Mathematical and Technical Sciences. 2020. 2. 84–94. In Russian.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.