Роль информационных приложений и нейросетей в системе обращения фармацевтических отходов

Abstract

В настоящей статье рассматриваются подходы к совершенствованию системы обращения с фармацевтическими отходами за счет разработки новых информационных ресурсов. Результаты социологического опроса населения г. Минска указывают на низкую осведомленность в вопросах корректной утилизации лекарственных средств с истекшим сроком годности, что делает актуальным совершенствование информационной работы как с населением, так и с медицинскими и фармацевтическими работниками. Для этого на базе онлайн-конструктора Jotform разработан информационный комплекс, содержащий сведения о вреде фармацевтических отходов для окружающей среды, об оптимизации действий фармацевтических и медицинских работников, об ор- ганизации информационной работы с населением в вопросах работы с лекарственными препаратами с истекшим сроком годности, адреса пунктов сбора данной категории отходов. Также реализована база данных с общими сведениями о лекарственных препаратах и информацией о возможных экологических рисках. Существующие способы прогнозирования токсичности веществ не дают в полной мере оценить риски для живых организмов ввиду отсутствия способов прогнозирования тератогенного действия. Для решения этой задачи была предложена сверточная нейронная сеть, позволяющая на основании структуры соединения предположить вероятность проявления им тератогенного действия, что особенно актуально при разработке новых способов химической деструкции лекарственных препаратов.

This article considers approaches to improving the pharmaceutical waste management system by developing new information resources. The results of a sociological survey of Minsk population indicate low awareness of correct disposal of expired drugs which makes it important to improve information work with both the population and medical and pharmaceutical employees. For this purpose, an information complex based on the Jotform online constructor containing information on the harm of pharmaceutical wastes to the environment, on optimizing the actions of pharmaceutical and medical workers, on organizing information work with the population on the issues of working with expired drugs and addresses of collection facilities for this category of wastes has been developed. A database with general information on drugs and information on possible environmental risks has also been implemented. Existing methods for predicting the toxicity of substances do not allow to assess fully the risks to living organisms due to the lack of methods for predicting a teratogenic effect. To solve this problem a convolutional neural network allowing to predict the probability of its teratogenic effect based on the structure of the compound, which is especially important in the development of new methods for the chemical destruction of drugs, has been proposed.