Информационные технологии в оценочных эколого-гигиенических исследованиях

За последние 30 лет эволюция подходов к медико-экологическому моделированию, а также техническая база мониторинговых исследований претерпели значительные изменения. Первый этап был связан с обоснованием методологии математико-статистического и математико-картографического анализа в оценке риска здоровью на базе преимущественно линейных зависимостей в системе «среда-здоровье» [11]. Параллельно с расширением и усложнением класса решаемых задач, развитием системных исследований на базе Международного института прикладных системных исследований в Вене, глобального социально-экологического моделирования Д. Медоуза и других авторов под эгидой «Римского клуба», а также в связи с внедрением автоматизированных информационных систем и геоинформационных технологий [2, 12, 31, 45, 70, 106] проблема приобрела новые аспекты.

Обоснованы методические принципы регионального эпидемиологического анализа, значительный прогресс достигнут в системе унификации сбора данных и их аналитической обработки в эколого-гигиенических исследованиях, разработаны количественные критерии оценки качества среды обитания, затрагивающие санитарно-гигиенический фон.

Исследование математических закономерностей зависимости «доза - время - эффект» позволило разработать модели оценки риска здоровью для веществ-загрязнителей общего токсического действия. В частности, А.В. Киселевым, К.Б. Фридманом [43] предложены линейно-экспоненциальные, пороговые, многостадийные модели, причем модели последнего типа, как правило, используются для оценки риска возникновения тех заболеваний, которые имеют несколько стадий развития (например, онкологические заболевания). Однако, алгоритм многостадийного моделирования настолько сложен, что об их применении в практической деятельности пока говорить рано. В настоящее время в тех случаях, когда это действительно необходимо, многостадийные модели используются в виде простых полиномов. Все еще большое применение находят классические корреляционно-регрессионные методы моделирования, вполне надежные, адекватно интерпретируемые и являющиеся универсальной методологической основой медико-экологических исследований. Технология их применения обоснована в работах Е.Л. Райх [75], A.M. Трофимова с соавторами [92], Е.Н. Шигана [106]; в последнее время эта технология внедряется в процесс геоэкоинформационного моделирования.

Построение моделей оценки риска здоровью населения в условиях промышленных регионов возможно лишь на основе современных алгоритмов и компьютерных информационных технологий. Методические аспекты этой проблемы изложены как в работах гигиенистов и специалистов в области медицинской статистики и моделирования, так и в трудах, посвященных разработке автоматизированных информационных систем в гигиене и здравоохранении [11, 19, 43, 53, 54, 89, 106].

В основе построения первых моделей оценки риска здоровью были заложены идеи, заимствованные из разработок Международного института прикладного системного анализа в Вене, а также ведущих отечественных исследований в области регионального экоинформационного моделирования [35, 70]. Используемые в этих исследованиях принципы системного моделирования подтверждают эффективность применения математических моделей в решении вопросов о том, как целесообразнее использовать имеющиеся в распоряжении органов здравоохранения ресурсы, предназначенные для борьбы с соответствующими заболеваниями. В качестве управляющего воздействия рассматривается привлечение необходимых ресурсов, применение таких мер, как вакцинация населения против одних заболеваний или активное выявление с последующим лечением больных по другим заболеваниям. В большинстве моделей такого рода показано, что управленческая деятельность на основе математического моделирования будет эффективна, если она носит превентивный характер.

Технические аспекты этой проблемы базируются на концептуальных положениях теории проектирования экспертных и геоинформационных систем, баз данных, автоматизированных рабочих мест специалистов здравоохранения.

Общая схема применения количественных подходов в системе социально-гигиенического мониторинга и гигиенического контроля включает ряд последовательных этапов.

На первом этапе изучается исходная информация, собранная в динамике, чаще всего ретроспективным способом, далее на основании определенных тенденций осуществляется поиск взаимосвязей показателей здоровья с состоянием среды при помощи факторного, корреляционного и других видов анализа. На следующих этапах производится построение моделей, в подавляющем большинстве математических, и с их помощью решаются задачи оптимизации. Подобный методологический подход позволяет, с одной стороны, выявить и оценить взаимосвязи между элементами, с другой - при помощи адекватных моделей - определить уровень минимально необходимого воздействия или целевые уровни, которых необходимо достичь для обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия.

Существуют два аспекта, которые в настоящее время представляют наиболее актуальную проблему при применении описанного алгоритма. Во-первых, практически невозможно учесть и включить в модель все факторы (независимые переменные), определяющие и модифицирующие отклик (зависимую переменную). Поэтому в модель необходимо включать только приоритетные факторы, однако, в настоящее время не достаточно решена проблема обоснования выбора приоритетов. Кроме того, часть из них остается за пределами поля зрения. Следует учитывать, что в качестве зависимой переменной принимается какой-либо один показатель, характеризующий элемент системы. Например, при анализе влияния факторов окружающей среды на здоровье человека в модель включается показатель, характеризующий здоровье (заболеваемость, аллергические и иммунологические сдвиги) и определенный набор показателей качества окружающей среды. Однако, поскольку на современном этапе не существует математического аппарата, позволяющего включить в модель неограниченное число переменных (при ограниченном числе наблюдений), математическое моделирование может использоваться при решении задач управления санитарно-эпидемиологической ситуацией только в комплексе с экспертными оценками [89].

Во-вторых, до сих пор недостаточно много внимания при определении взаимосвязей и моделировании уделяется проблеме времени возникновения реакции со стороны показателей состояния здоровья на воздействие факторов окружающей среды. Между тем, при корреляционно-регрессионном и кластерном анализах учет времени развития нарушения здоровья позволяет получить более точные результаты и, как следствие, принять более правильное решение по управлению медико-экологической ситуацией.

Наиболее полное воплощение математико-статистические методы эпидемиологического анализа находят в создаваемой национальной системе СГМ, формируемой на базе информационных технологий [10, 62, 109].

Однако, как показывает опыт конкретных гигиенических исследований, в ряде случаев математико-статистические методы, основанные на законах анализа гауссовского (нормального) распределения показателей здоровья населения и качества среды обитания, неадекватны изучаемым проблемам, поскольку фактические данные чаще подчиняются иным правилам, например, распределению Парето, характерному для описания процессов с «нестандартным поведением».

Информационные технологии и телекоммуникационные способы передачи мониторинговой информации появились в начале 60-х годов для автоматизации операций по обработке статистической, пространственной географической и геоэкологической информации (ГИС). В настоящий момент ГИС представляют собой сложные информационные системы, включающие мощную операционную систему, интерфейс пользователя, систему ведения баз данных, отображения пространственных данных. В системах мониторинга здоровья населения этот подход в определенной мере реализован в части создания автоматизированных информационных систем, однако, блок машинного картографирования и аналитическая часть развиты слабее и имеют узкоотраслевой характер.

Следует отметить, что мониторинговый подход к охране здоровья населения развивался параллельно с созданием систем мониторинга окружающей среды, внедрением автоматизированных информационных систем в практику санитарно-гигиенического надзора, экологического контроля и природоохранные сферы деятельности еще в 70-е - 80-е годы XX века. В этот период рядом ведущих отечественных и зарубежных научных учреждений было проведено обоснование организационных, информационных и технических аспектов реализации автоматизированных систем применительно к решению задач мониторинга здоровья населения и состояния окружающей среды,

В ряде промышленно развитых стран Западной Европы (Швеции, Финляндии, Дании, Германии), а также США и Японии уже в начале 60-х годов стали формироваться автоматизированные базы медицинских данных.

Их развитие было успешным благодаря существованию, например, в Скандинавских странах личного номера, однозначно идентифицирующего каждого человека [101].

Позднее начали формироваться территориальные регистры врожденных аномалий и близнецов (EUROCAT), раковых заболеваний, функционирующие сейчас во многих регионах и городах России, в том числе и в Воронежской области [68, 74], кардиорегистры и другие территориальные медицинские регистры.

Более сложной оказалась задача формирования эколого-географических баз данных и программного обеспечения, взаимоувязанных с медицинскими регистрами. До настоящего времени этот процесс находится в стадии становления, причем, не столько из-за технических сложностей, которые сейчас успешно решаются на базе вычислительных сетей, сколько из-за ведомственной разобщенности медицинских и мониторинговых природоохранных служб [44].

Развитие технических средств контроля окружающей среды, прежде всего, в зарубежных странах привело к появлению автоматизированных систем слежения за качеством среды обитания, например, загрязнением атмосферного воздуха в городах. Такие системы типа «АНКОС» успешно функционируют в ряде районов США, Японии, стран Западной Европы, Южной Америки.

Развитие этого направления за рубежом идет по пути:

- применения все более совершенной техники, наращивания числа станций и автоматических датчиков для определения вредных примесей;

- объединения отдельных станций в системы, а локальных систем - в региональные и общегосударственные.

Постепенно внедряются автоматизированные системы оценки риска здоровью населения в связи с качеством среды обитания. Общая тенденция состоит в развитии спутниковой системы мониторинга, в объединении систем контроля среды обитания и общественного здоровья.

В отечественной практике системы типа «АНКОС» начали проектироваться и внедряться с начала 80-х г.г., сначала в г. Москве [2], а в 1985 - 1986 г.г. - в г. Санкт-Петербурге. Несмотря на относительно низкую надежность характеристик по сравнению с зарубежными аналогами, разрабатываемые автоматизированные системы мониторинга окружающей среды в настоящее время апробируются в городах Москве, Кемерово, Казани. В перспективе роль дистанционных методов мониторинга среды обитания, видимо, будет возрастать. Технические проблемы, возникающие в процессе моделирования, достаточно легко преодолеваются в случае создания специализированных систем и автоматизированных рабочих мест (АРМ) соответствующего профиля. Технология АРМа на базе современной ПЭВМ в настоящее время становится основой технической политики создания различных информационных систем, в том числе и в системе Госсанэпиднадзора и в природопользовании.

Применение математического моделирования в медико-экологических исследованиях требует, однако, учета следующих методических особенностей. Вредны как слишком детализированная информация, чрезмерно сложные модели и алгоритмы, так и излишне «грубые», упрощенные модели, укрупненная информация, не позволяющая исследователю вникнуть в механизмы функционирования управляемого объекта. Причем, как недостаточная, так и несвоевременно поступающая информация не только бесполезна, но и вредна, а, значит, заведомо является излишней в автоматизированных информационных системах. Достоверность и оперативность информации в системе «мониторинг: среда - здоровье» зависит во многом от надежности оборудования, компетентности персонала. Однако решающее значение в получении объективной и содержательной информации имеет выбор адекватной модели, метода и алгоритма ее построения на всех этапах реализации от сбора первичной информации до выбора варианта управляющего воздействия.

Анализ программного обеспечения эколого-гигиенической направленности показывает, что широкое распространение получили в настоящее время программные продукты серии «Эколог», разработанные Фирмой «Интеграл» (г. Санкт-Петербург) совместно с НИИ «Атмосфера» и НИИ экологии человека и гигиены окружающей среды; программные комплексы «Кедр», «Призма», разработанные НПП «Логус» (г. Красногорск Московской области).

С помощью таких систем проведены и продолжаются сводные расчеты загрязнения атмосферы промышленных городов. Аналогичные задачи реализованы и в программном комплексе «ZONE», основу которого представляют численные модели для расчета поля ветра и загрязнения атмосферы над конкретными элементами рельефа и в конкретные моменты времени («Ленэкософт», г. Санкт-Петербург). Кроме расчета полей концентраций загрязняющих веществ в данной проблемно-ориентированной ГИС заложены оценка последствий (хронического эффекта) для здоровья человека загрязнения атмосферы выбросами токсических веществ и расчет зон поражения от аварийных выбросов.

Главным недостатком рассмотренного выше программного обеспечения и методологического подхода с точки зрения использования экологических данных в социально-гигиеническом мониторинге является трудность интегрированного их использования во взаимосвязи с медицинскими и медико-демографическим данными. А также неадекватность теоретических расчетов многим реальным параметрам конкретного региона в условиях суммации вредных воздействий и неоднозначного «отклика» критериев состояния здоровья населения на влияние специфического комплекса факторов риска.

В период развития информационных методов управления охраной среды обитания и здоровья населения определенную негативную роль в создании автоматизированных информационных систем в данной области сыграли и стратегические просчеты в информатизации отечественного здравоохранения. С.А. Гаспарян и В.М. Тимонин [19] основные недостатки в информатизации здравоохранения периода 80-90-х годов XX века сводят к следующим положениям.

1. В результате «инерционности» управленческого звена информатизация здравоохранения направлена в основном на решение задач обработки статистических показателей по типу «бухгалтерского учета». Недостаточное внимание уделяется вопросам моделирования медико-демографических процессов в их взаимосвязи с экологической и природно-ресурсной ситуациями. В отличие от отечественной практики, в развитых странах мира интенсивно развивается подход, основанный на моделировании медико-экологических процессов, построении многофакторных моделей социально-экологической очаговости болезней, внедряются компьютерные системы слежения за качеством среды обитания и состоянием здоровья населения.

2. В настоящее время отсутствует единый типовой подход к проектированию медицинских информационных систем; слабая типизация и отсутствие информационной совместимости медицинских и экоинформационных систем делает крайне затруднительной задачу формирования единых, интегрированных банков медико-экологической информации.

3. Негативную роль сыграла жесткая нормативная финансовая и кадровая база учреждений здравоохранения, исключающая любую структурно-функциональную перестройку в учреждении, связанную с внедрением новых технологий, и перестройку потоков документооборота. В зарубежной практике эта проблема решалась созданием специальных поощрительных фондов за освоение новых технологий, увязывалась с уровнем квалификации и оплаты труда специалистов, обеспечивая материальную и моральную заинтересованность кадров в освоении компьютерных технологий.

Слабая разработка подходов к информатизации служб экологического контроля в сочетании с общим низким научно-техническим потенциалом природоохранных ведомств и лечебных учреждений осложняется определенной изоляцией отечественной практики от мирового опыта разработки диагностических автоматизированных систем, как в здравоохранении, так и в экологии, гигиене. С появлением на отечественном рынке современных IBM-компьютеров процесс создания профильных информационных систем, в том числе и в сфере природопользования, геоэкологии значительно ускорился.

За последние 5 – 7 лет активно внедряются в практические отрасли автоматизированные системы, направленные на решение задач геоэкологическо картографирования, медико-экологического скрининга, гигиенического ранжирования, функционирующие в г. Москве, Санкт-Петербурге, Казани и ряде других крупнейших промышленных центров.

К настоящему времени накоплен положительный опыт в разработке систем социально-гигиенического мониторинга и сопутствующего программного обеспечения в Центрах государственного санитарно-эпидемиологического надзора в Свердловской, Вологодской, Владимирской, Ленинградской, Тульской, Пермской и других областях.

Проводятся работы по паспортизации населенных мест с учетом их медико-экологической характеристики.

Однако до настоящего времени информатизация санитарно-эпидемиологической службы остается на недостаточно высоком уровне. Создание и внедрение информационных технологий на всех уровнях управления санитарно-эпидемиологическим благополучием и новых медицинских компьютерных технологий, повышающих качество профилактической помощи, будет способствовать реализации основной функции охраны здоровья населения - увеличению продолжительности активной жизни. В настоящее время изучение здоровья населения опирается на имеющуюся текущую государственную статистику, формируемую Министерством здравоохранения, Госкомстатом, Минтруда и другими ведомствами, результаты разовых обследований населения в ограниченном числе территорий, научно-исследовательские работы, касающиеся изучения, как самого здоровья, так и факторов, положительно или отрицательно влияющих на него, на данные эпидемиологических исследований неинфекционных болезней, законодательные акты, определяющие организационно-методические нормы сбора, обработки, хранения и выдачи информации. Однако имеющийся потенциал статистики не позволяет всесторонне анализировать здоровье населения, так как имеет следующие недостатки.

1. Различные группы показателей и системы сбора медицинских, экологических и социальных данных создавались в разное время различными ведомствами, исходя из субъективных причин, связанных с целями их использования, что обусловило неполноту, несопоставимость и неадекватность, а иногда и противоречивость данных, характеризующих общественное здоровье и состояние среды обитания.

2. Чаще всего отчеты содержат сведения о работе медицинского учреждения, а не о здоровье конкретных групп населения и мероприятиях по их оздоровлению, то же касается и отчетности санитарно-эпидемиологической службы.

3. В отчетах отсутствуют существенные признаки, характеризующие групповое здоровье (пол, возраст, род занятий, национальность, образование, доход, семейное положение и т.д.), необходимые для выделения групп населения, наиболее нуждающихся в социальной поддержке и оздоровлении, при управлении здоровьем на территориальном уровне.

4. Отсутствует набор специально выделенных показателей, критическое значение которых является сигналом к необходимости срочного осуществления управляющих воздействий, предупреждающих неблагоприятные тенденции формирования здоровья.

5. Данные мед статистики о заболеваемости не отражают истинного положения, так как фиксируется число обращений, а не число лиц, при этом нет сведений об их поле, возрасте. Все это не позволяет соотнести данные с количеством населения. Отсутствуют данные о временной нетрудоспособности по полу, возрасту, диагнозу, месту проживания.

6. Данные об инвалидности при различных заболеваниях по полу, возрасту, длительности болезни отсутствуют, поскольку в свое время система сбора сведений об инвалидах создавалась для нужд различных отраслей промышленности, Министерства соцобеспечения, а не для медицины. Перечни диагнозов не соответствуют международному классификатору болезней (МКБ-10) и не дают картины, необходимой для анализа общественного здоровья.

7. Структура сегодняшней медицинской статистики не дает возможности совместить статистику временной нетрудоспособности со статистикой госпитализации, инвалидизации, выздоровления и смертности так, чтобы образовалась единая цепочка событий, «модель заболевания».

8. При наличии персонифицированного учета профзаболеваний и профпоражений отсутствуют данные об исходе этих заболеваний (смерть, инвалидизация, сроки временной нетрудоспособности), что не позволяет оценить соответствующие виды потерь в разрезе отдельных отраслей промышленности и предприятий.

Перспектива развития информационных технологий как инструмента более эффективного управления эколого-гигиенической ситуацией в регионе заключается в создании комплексных многофункциональных банков данных, объединяющих разноплановую гигиеническую, экологическую и медицинскую информацию, и проектировании автоматизированных рабочих мест в данной предметной области (АРМ гигиениста-эколога).