Інформаційне моделювання динаміки забруднення навколишнього середовища та захворюваності населення у великих промислових містах

Размещено на http://www.allbest.ru/

МІНІСТЕРСТВО ОХОРОНИ ЗДОРОВ'Я УКРАЇНИ

НАЦІОНАЛЬНА МЕДИЧНА АКАДЕМІЯ ПІСЛЯДИПЛОМНОЇ

ОСВІТИ імені П. Л. ШУПИКА

УДК 614.78:303.094.7

14.03.11 - медична та біологічна інформатика і кібернетика

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата медичних наук

ІНФОРМАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ДИНАМІКИ ЗАБРУДНЕННЯ НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА ТА ЗАХВОРЮВАНОСТІ НАСЕЛЕННЯ У ВЕЛИКИХ ПРОМИСЛОВИХ МІСТАХ

Мохначoв Станіслав Ігорович

Київ - 2009

Дисертацією є рукопис

Робота виконана в Національній медичній академії післядипломної освіти імені П. Л. Шупика МОЗ України

Науковий керівник доктор медичних наук, професор Мінцер Озар Петрович, Національна медична академія післядипломної освіті імені П. Л. Шупика МОЗ України, завідувач кафедри медичної інформатики

Офіційні опоненти: доктор медичних наук, професор Яценко Валентин Порфирович, Національний технічний університет України “Київський політехнічний університет” МОН України, завідувач кафедри медичної кібернетики та телемедицини, декан міжуніверситетського медико-інженерного факультету

кандидат медичних наук Турос Олена Ігорівна, Інститут гігієни та медичної екології ім. О. М. Марзєєва АМН України, завідувачка лабораторії гігієни атмосферного повітря та оцінок ризику

Захист відбудеться “2” червня 2009 р. о 14 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.613.10 при Національній медичній академії післядипломної освіти імені П.Л. Шупика МОЗ України (04112, м. Київ, Дорогожицька, 9).

З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Національної медичної академії післядипломної освіти імені П.Л. Шупика МОЗ України (04112, м. Київ, Дорогожицька, 9).

Автореферат розісланий 30.04. 2009 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради О. В. Гойко



ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Взаємозв'язок, що існує між здоров'ям населення і чинниками ризику, у т.ч. пов'язаними із проживанням в умовах забруднення довкілля, є надзвичайно складним. Внаслідок цього досить різним є сприйняття чинників ризику населенням і відповідно застосування профілактичних заходів. Чисельні підходи, що запропоновані в багатьох дослідженнях (WHO, 2002; WHO 2008; Зайцева Н. В. и соавт., 2002; Галеев К. А. и соавт., 2002; Сабурова З. Ф., 2002; Lagarde F., Pershagen G., 1999), в більшості характеризуються феноменологічним підходом. Більш того, як правило, в них рідко застосовуються характеристики здоров'я у взаємозв'язку з середовищем проживання. Лише в поодиноких роботах визначені кореляційні зв'язки між показниками, що вивчаються. До останніх можна віднести дослідження М. Г. Мельниченко (2005 р.), де автор аналізує зв'язок між забрудненням навколишнього середовища та захворюванням населення крупного промислового міста.

Однак до останнього часу недостатньо визначені об'єктивні критерії стану навколишнього середовища при динамічному вивченні проблеми, не використовувався багатофакторний аналіз для визначення взаємного впливу систем навколишнього середовища і популяційного здоров'я, не оцінювався стан громадського здоров'я і механізми визначення політичних та соціально-економічних пріоритетів щодо його поліпшення. А саме головне - не застосовувалося математичне моделювання факторів, що описують тенденції розвитку і характеристик впливу на навколишнє середовище.

Вимагає свого вирішення також проблема створення науково обґрунтованої інформаційно-аналітичної системи даних про здоров'я населення та середовища його існування, яка б забезпечувала аналіз в динаміці основних показників здоров'я населення, встановлювала б взаємозв'язки між здоров'ям, станом довкілля та умовами життя.

Таким чином, виникає нагальна потреба в обґрунтуванні і розробці інформаційної моделі динаміки забруднення навколишнього середовища мегаполісу і станом здоров'я населення, що вкрай актуальна на даний час.

Проблеми забезпечення здорового довкілля та зменшення негативного впливу антропогенного забруднення на здоров'я людини є одним з пріоритетних напрямів політики в охороні здоров'я. Саме тому дослідження стану атмосферного повітря та впливу навколишнього середовища великих промислових міст на здоров'я населення має винятково важливе значення (Москаленко В. Ф., 2003; Ревич Б. А., 2001; Сердюк А. М., 2001).

Одним із шляхів вирішення проблеми ефективного та своєчасного профілактичного реагування на забруднення навколишнього середовища є створення системи моніторингу стану довкілля. В той же час логіка розміщення точок виміру показників стану атмосферного повітря та навколишнього середовища, а також принципи витягу корисних даних для інтегральної та валідної оцінки забруднення довкілля не обґрунтована.

Інформаційні технології стають найважливішим інструментом реалізації державних гарантій населенню на високоякісну медичну допомогу, особливо пов'язану зі зміною навколишнього середовища.

З погляду інформатизації системи охорони здоров'я регіональні системи контролю й забезпечення якості навколишнього середовища являють собою територіально розподілену багаторівневу систему, утворену об'єктами інформатизації. До теперішнього часу в системі санітарно-епідеміологічної служби існує інформаційна інфраструктура, що базується на сучасних телекомунікаційних технологіях. Послідовно реалізуються заходи, спрямовані на створення єдиного інформаційного простору. Сьогоднішній стан інформатизації санітарно-епідеміологічної служби дозволяє перейти від автоматизації процесів обліку окремих параметрів навколишнього середовища до створення інтегрованих систем, що забезпечують можливість безперервної автоматизованої обробки інформації. Разом з тим, накопичений за останні роки досвід показав, що відсутність концепції єдиного управління суб'єктами інформаційної системи призведе до роз'єднаності й дублювання робіт з інформатизації, нераціональних витрат коштів.

У зв'язку з цим, виникає необхідність впровадження принципово нових інформаційних технологій у систему санітарно-епідеміологічної служби, які дозволяють вирішувати завдання збору, узагальнення й аналізу інформації, своєчасного інформування відповідальних підрозділів Міністерства охорони здоров'я України про санітарно-епідеміологічний стан.

Дослідження проводилось з урахуванням міжнародних норм та стандартів з етики наукового дослідження.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертація є результатом планових наукових досліджень кафедри медичної інформатики Національної медичної академії післядипломної освіти імені П. Л. Шупика “Системно-інформаційна методологія оцінки ефективності та управління якістю медичних послуг і медичної освіти (номер державної реєстрації №0 107U010222, 2007-2012 рр.) та “Медичний електронний паспорт громадянина України” (номер державної реєстрації №0 108U001039, 2008-2010 рр.).

Мета дослідження: науково обґрунтувати і розробити інформаційну модель динаміки забруднення навколишнього середовища мегаполісу та його зв'язок зі здоров'ям населення.

Завдання дослідження:

Обґрунтувати концепцію створення інформаційних моделей стану навколишнього середовища великого промислового міста, що враховувала б динаміку та управління ризиками, інтегральний стан середовища та ідентифікацію небезпеки для мешканців.

Розробити модель відображення стану здоров'я населення мегаполісу у взаємозв'язку зі станом навколишнього середовища.

Визначити кількісну оцінку ступеня впливу довкілля на стан здоров'я мешканців великих промислових міст.

Обґрунтувати систему та розробити інформаційну модель динаміки впливу навколишнього середовища на стан здоров'я населення в сучасних умовах.

Дослідити можливість використання медичного електронного паспорту в завданнях моніторингу взаємодії навколишнього середовища та індивідуального здоров'я мешканців міста.

Розробити концептуальну модель інтелектуальної інформаційної системи для управління ризиками негативного впливу на здоров'я населення та ідентифікації небезпеки стану навколишнього середовища.

Обґрунтувати алгоритми оптимізації системи заходів щодо поліпшення стану довкілля великого промислового міста та охорони здоров'я його мешканців. навколишній середовище мегаполіс здоров'я

Об'єкт дослідження - стан навколишнього середовища великого міста та стан здоров'я населення; система управління безпекою навколишнього середовища та якістю здоров'я.

Предмет дослідження - забруднення атмосферного повітря, води, ґрунту, якість харчування в закладах освіти; захворюваність міського населення, медико-демографічні характеристики; інформаційно-аналітичні та математичні компоненти системи управління безпекою навколишнього середовища та якістю здоров'я.

Методи дослідження. Методологія дослідження базувалась на аналізі, систематизації та виявленні загальних закономірностей і факторів впливу навколишнього середовища на здоров'я людини.

У роботі застосовані методи: системного підходу, структурно-логічного аналізу, статистичного аналізу, прогнозування, математичного моделювання, кластерного та трендового аналізу.

Вивчені показники здоров'я мешканців району протягом 20 років та основні характеристики довкілля у їх взаємозв'язку. Дані були оброблені з використанням кластерного, кореляційного та дисперсійного аналізу, параметричних і непараметричних методів оцінки вірогідності результатів дослідження. В обробці даних використані класичні положення доказової медицини та клінічної епідеміології. .

Дослідження проведено в одному з центральних районів м. Києва.

Наукова новизна одержаних результатів.

Вперше запропонована технологія ідентифікації небезпеки навколишнього середовища для здоров'я мешканців промислового міста, визначені тенденції змін стану навколишнього середовища у великих промислових містах в сучасних умовах соціально-економічного та технологічного розвитку.

Запропоновані і обґрунтовані статистичні моделі управління ризиками впливу стану навколишнього середовища на здоров'я населення, яке проживає у великих промислових містах.

Запропонована концепція дуального моніторингу стану здоров'я населення та дуальне управління санітарно-епідеміологічною службою.

На основі аналізу математичних моделей створена система прогнозування динаміки забруднення довкілля та його впливу на здоров'я населення великого промислового міста.

Практичне значення одержаних результатів.

Розроблена і обґрунтована система екологічного моніторингу для великих промислових міст, яка може стати підґрунтям для оперативного аналізу об'єктивної і багатоаспектної інформації з метою вчасного і адекватного реагування на екологічні негаразди, мінімізувавши їх негативну дію.

Запропонована принципово нова схема структури заходів щодо поліпшення стану довкілля великого промислового міста та охорони здоров'я його мешканців. Запропоновані заходи щодо забезпечення чистоти атмосферного повітря; зменшення шуму; охорони та раціонального використання водних та земельних ресурсів; зменшення негативного впливу фізичних чинників; поліпшення санітарно-гігієнічного стану; профілактики захворювань та гігієнічного виховання населення.

Запропоновані методики вдосконалення картографічного моніторингу санітарно-епідеміологічного стану у районах великого промислового міста.

Матеріали дисертації впроваджені у навчальний процес на кафедрі медичної інформатики Національної медичної академії післядипломної освіти імені П. Л. Шупика МОЗ України, на кафедрі гігієни та екології Луганського державного медичного університету, на кафедрі медичної та фармацевтичної інформатики Запорізького державного університету.

Матеріали дисертаційної роботи впроваджені в СЕС Шевченківського району м. Києва.

Особистий внесок здобувача.

Автором проведено пошук й аналіз літературних джерел з питань забруднення навколишнього середовища та захворюваності населення у великих промислових містах.

Здійснено частину досліджень стану навколишнього середовища у Шевченківському районі (проводилось сумісно з працівниками СЕС).

Розроблена система оцінки стану навколишнього середовища.

Створено інформаційну модель динаміки забруднення навколишнього середовища та його впливу на здоров'я населення великого промислового міста.

Аналіз та статистична обробка даних дисертант виконав особисто.

Апробація результатів дисертації.

Основні положення та наукові результати дисертаційної роботи доповідались і обговорювались на наступних конференціях:

V науково-практичній конференції з міжнародною участю “Інформаційні технології в охороні здоров'я та практичній медицині” (16-18 червня 2005 р., м. Київ);

Всеукраїнських науково-практичних відеоконференціях “Актуальні питання дистанційної освіти та телемедицини” (16-17 березня 2006 р. та 16-17 березня 2007 р., м. Запоріжжя);

Всеукраїнській науково-практичній відеоконференціії “Актуальні питання дистанційної освіти та телемедицини” (16-17 березня 2008 р., м. Київ);

методичних семінарах кафедри медичної інформатики НМАПО імені П. Л. Шупика.

Публікації. За матеріалами дисертації опубліковано 5 наукових праць, у тому числі 4 статті (всі у співавторстві) у виданнях, що входять до переліку, затвердженого ВАК України.

Обсяг і структура дисертації. Дисертація викладена українською мовою на 175 сторінках машинописного тексту, у тому числі основний текст - на 146 сторінках. Вона складається з вступу, огляду літератури, опису матеріалів та методів досліджень, 3 розділів власних досліджень, аналізу та узагальнення одержаних результатів, висновків, списку використаної літератури, що включає 257 першоджерел, у тому числі 85 зарубіжних авторів. Дисертація ілюстрована 21 таблицями та 32 рисунками.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ

Матеріалами для аналізу забруднення атмосферного повітря були щорічні звіти про склад викидів забруднюючих речовин промисловими підприємствами та викидами автотранспорту, звіти Центральної геофізичної обсерваторії Держкомгідромету та звіти міської санітарно-епідеміологічної служби (СЕС).

Контроль забруднення атмосферного повітря м. Києва забезпечувалися постами спостереження (ПС). Крім того, для контролю забруднення повітря використовувались дані експедиційних вимірів лабораторій районних та Київської міської СЕС.

Спостереження за вмістом основних забруднюючих речовин (пил, двоокис сірки, окис вуглецю, двоокис азоту) проводились на всіх стаціонарних ПС міста, а за вмістом специфічних (окис азоту, розчинні сульфати, сірководень, фенол, фтористий водень, хлористий водень, аміак, формальдегід, бенз(а)пірен, важкі метали: залізо, кадмій, марганець, мідь, нікель, свинець, хром та цинк) - на окремих постах з урахуванням викидів промислових підприємств, розташованих поблизу ПС і магістралей з інтенсивним рухом автотранспорту.

При відборі проб повітря проводились супутні метеоспостереження - вимірювання температури та швидкості руху повітря і атмосферного тиску.

Спостереження у районі спочатку велися за такими інгредієнтами: пилом, діоксидом сірки, діоксидом азоту, окисом вуглецю, фтористим воднем, хлористим воднем, формальдегідом, фенолом, сірководнем. З 2000 року спостереження доповнились солями важких металів: кадмію, заліза, марганцю, міді, нікелю, свинцю, хрому, цинку, а також бенз( а)п іреном.

Математичний аналіз отриманих даних включав як традиційні, широко використовувані в даний час, так і відносно нові підходи. До першої групи ми віднесли варіаційну й альтернативну статистику, кореляційний аналіз; до другої групи - методи статистичного моделювання.

Математичні розрахунки здійснювалися відповідно до методик, що приведені у монографіях О. П. Мінцера (2004), М. Ю. Антомонова (2005).

Дисперсійний аналіз проводився переважно для дослідження динаміки змін показників. Істотність розходження дисперсій оцінювалася за допомогою критерію, заснованого на розподілі Фішера з m і n - ступенями свободи (обсяги вибірок):

Для визначення кореляційних взаємозв'язків показників застосовувалися коефіцієнти лінійної і множинної кореляції.

Попередня обробка вихідного числового ряду була спрямована також на часткове або повне вирішення наступних задач:

1) зниження впливу випадкової складової у вихідному числовому ряді, тобто наближення його до тренду;

2) представлення інформації, що входить до числового ряду, у такому вигляді, щоб істотно знизити трудомісткість математичного опису тренду.

Аналіз форми тренду динамічного ряду, інтерполяції й екстраполяції даних здійснювався за допомогою методів статистичного моделювання.

Оцінки взаємозв'язку між впливом фактора ризику та частотою захворювань здійснювали в досліджуваній і контрольній групах. Групи відбиралися за основними принципами доказової медицини.

Для кількісної оцінки ефекту впливу навколишнього середовища на здоров'я населення використовували показники відносного ризику (ВР) та додаткового (атрибутивного) ризику (АР).

Оскільки динаміка санітарно-епідеміологічної ситуації не завжди піддається точному математичному опису, та для формалізація системи моніторингу застосовували картографічне моделювання. Воно в багатьох випадках було основою для формування “навчальної” вибірки спостережень при побудові системи розпізнавання різного призначення.

В якості найважливішої характеристики моніторингу використовували значення дисперсії показників стану повітряного середовища. Зазначимо, що в сучасних умовах існування промислових місць вони стають дедалі все більшими. Так, у двох ПС, що знаходяться на відстані не більше 1 км, максимальні концентрації оксиду вуглецю змінюються з 5,5 мг/м3 до 18,9 мг/м3, тобто більше, ніж у 3 рази (р<0,01).

Ще виразніша різниця при аналізі забруднення повітря діоксидом азоту. Зіставляючи відповідні цифри на двох інших ПС зареєстровано різницю з 0,09 мг на куб.м до 0,41 - 0,44 мг на куб.м, тобто показники ці відрізняються майже у чотири рази, а дисперсійні характеристики зіставляються у відношенні 1 до 5 (р<0,01).

Слід приймати до уваги добові коливання концентрації забруднюючих речовин протягом доби. Співвідношення пікових та поточних значень концентрацій речовин досягає трьох, чотирьох і навіть більше одиниць. Тому при подальшому аналізі користувалися максимальними та середньодобовими (середньомісячним, середньорічними) концентраціями.

Менш суттєво змінюються концентрації сірчистого ангідриду і формальдегіду. Межі коливань сірчистого ангідриду складають 0,55-1,2, тобто відношення дорівнює 2,1. Лише в одному випадку максимальна концентрація сірчистого ангідриду дорівнювала 0,2 мг на куб.м.

При несприятливих метеорологічних умовах викиди автотранспорту на території району, що має нерівний рельєф місцевості, дуже забруднюють повітря не тільки у безпосередній близькості до транспортних магістралей, але й у середині території забудови. Наприклад, по окислах азоту у важких метеорологічних умовах концентрації перевищували гранично допустимі концентрації (ГДК) більше ніж у 40 разів, по окису вуглецю - у 4 рази, в центрі міста перевищення сягало до 20 разів окислами азоту і у 6 разів окисом вуглецю.

Слід зазначити, що розглянуті розбіжності на різних постах спостережень зберігаються протягом року. Підтвердженням цього висновку можуть бути дані моніторингу забруднення атмосфери. Коефіцієнт крос-кореляції дорівнює 0,74±0,03.

Аналізуючи особливості моніторингу стану навколишнього середовища, слід також прийняти до уваги суттєву неоднорідність показників його забруднення, пов'язаних із розташуванням стаціонарних джерел забруднення.

Максимальне та середнє забруднення атмосферного повітря хімічними речовинами поблизу підприємств у багато разів перевищують ГДК. Зрозуміло, що на відстані від цих підприємств забруднення прогресивно зменшується.

Сумарно деякі підприємства дають надзвичайно велику кількість викидів шкідливих речовин щорічно. Уявляється важливим є створення системи дистанційного контролю середовища. Але зробити це далеко не завжди можливо. В той же час проблеми експертних висновків стосовно ризиків забруднення середовища по неповній (а інколи й недостатньо точній) інформації залишаються актуальними.

Для вирішення подібних завдань ми запропонували використовувати принцип направлених кореляційних функцій (НКФ).

Дійсно, в більшості випадків можна отримати досить високі коефіцієнти кореляції, що, в свою чергу, дозволяють використовувати валідні рівняння для визначення показників забруднення у важко доступних місцях, а також отримати інтегральну характеристику стану довкілля. Це особливо важливе для оцінки забруднення атмосферного повітря, перш за все, автомобільним транспортом. На території району проходять транспортні магістралі, загальна протяжність яких становить сотні км.

Важливо підкреслити, що динамічні характеристики зміни стану навколишнього середовища також підлягають відносно простим статистичним закономірностям і дозволять забезпечити дослідника потрібною прогностичною інформацією. На рис. 1 представлена зміна концентрації пилу у повітрі по роках на 2 пункті спостереження. Аналогічні дані отримані для інших факторів забруднення навколишнього середовища.

Рис. 1. Зміна концентрації пилу у повітрі по роках на 2-му пункті спостереження (Размещено на http://www.allbest.ru/

експериментальні дані досліджень, Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

теоретичні дані)

Отже, застосування НКФ дозволяє отримувати важливу інформацію щодо оцінки стану навколишнього середовища та використовувати її для дистанційного експертного висновку.

Суттєва частина досліджень була присвячена статистичному моделюванню динаміки показників навколишнього середовища

При визначенні взаємозв'язків між окремими хімічними речовинами в різних пунктах спостереження було виявлено прямий кореляційний зв'язок між показниками двоокису сірки та окису вуглецю в повітрі на всіх пунктах спостереження. Значення парних коефіцієнтів кореляції Пірсона в більшості випадків коливалися в діапазоні 0,7 - 0,98, що дає підставу стверджувати, що концентрація показників, які вивчаються, має тісний взаємозв'язок (р<0,05).

Це дало можливість успішно використати метод регресійного аналізу. Відповідні математичні моделі представляються рівняннями першого ступеню.

Таким чином, можна зменшити кількість пунктів спостереження за станом атмосфери. Необхідні дані для оцінки забруднення повітря в інших точках спостереження можна отримувати за допомогою відповідних математичних функцій. Тому існуючу систему збору інформації щодо стану довкілля можна вважати неефективною з точки зору фінансового менеджменту.

Отримані дані дозволяють спростити так зване картирування місцевості з наступною оптимізацією розміщення пунктів моніторингу стану середовища.

В той же час, проведення оцінки ризику із заздалегідь обмеженою кількістю індикативних речовин може привести до значних невизначеностей оцінки результатів і ускладнити вибір оптимальних засобів управління ризиком.

Таким чином, повинна бути створена система управління ризиками, що дозволяла б обґрунтовано виявляти пріоритетні проблеми, пов'язані з навколишнім середовищем, ранжувати ризики, джерела їхнього утворення, шляхи надходження хімічних речовин в організм, а також робити аналіз всіх невизначеностей для обґрунтування висновків і рекомендацій, необхідних для управління ризиком.

В роботі використовували принципи дуального управління (ДУ), тобто таку форму управління, при якій керуючі впливи служать одночасно для вивчення керованого об'єкта і для приведення його до оптимального стану.

Як відомо, ДУ використовується в таких ситуаціях, коли точно невідомі закони поведінки досліджуваного об'єкта і немає достатньої початкової інформації, щоб заздалегідь розрахувати оптимальний закон управління. Саме такі випадки й мають місце при вивченні впливу забруднення навколишнього середовища на здоров'я населення.

В межах дослідження користувалися також логікою дуального моніторингу (ДМ), тобто безперервного спостереження за станом здоров'я населення, при якому здійснювалося дуальне управління за станом навколишнього середовища.

ДУ та ДМ здійснювали на підставі визначення факторів ризику й обчислення додаткового (атрибутивного) ризику.

З метою підвищення ефективності управління якістю довкілля та станом здоров'я населення нами обґрунтовано і розроблено систему та модель моніторингу впливу чинників навколишнього середовища на здоров'я мешканців мегаполісу.

Соціально-гігієнічний моніторинг як державна система спостереження, аналізу, оцінки й прогнозу стану здоров'я населення й навколишнього середовища, а також визначення причинно-слідчих зв'язків між станом здоров'я населення й впливом факторів середовища перебування людини є, з одного боку, засобом УР , а з другого, - системою, що надає відомості про реальні концентрації хімічних речовин в об'єктах середовища перебування людини, факторах експозиції.

Нами розроблена принципово нова модель моніторингу, в основу якої покладена схема функціонування багаторівневої системи аналізу інформаційних масивів, що характеризують стан здоров'я населення у взаємозв'язку з екологічними чинниками, котрі його обумовлюють.

В основу створення системи моніторингу покладено принцип системного підходу, дуального управління та забезпечення коригуючих впливів. Система дозволяє здійснювати динамічний аналіз основних показників довкілля, встановлювати взаємозв'язки між здоров'ям населення та середовищем існування, а також діяльністю системи охорони здоров'я. Організаційна структура моніторингу подана на рис. 2.

Підсистема “Навколишнє середовище” передбачає отримання та аналіз різнобічної інформації про екологічний стан повітря, ґрунту, води, виробничого середовища, якість продуктів харчування.

Підсистема діяльності закладів охорони здоров'я дозволяє оцінювати реальні попереджувальні та контрольні заходи.

Перераховані підсистеми екологічного моніторингу забезпечують отримання аналітичної інформації, що є основою для визначення політичних, економічних та медико-соціальних пріоритетів щодо збереження популяційного здоров'я. Система діє як організаційно-правовий механізм збирання, аналізу і узагальнення інформації про стан здоров'я населення та стан довкілля за участю всіх причетних структур.

Управління ризиками (УР) здійснювалося за допомогою стратегії дій з поліпшення стану навколишнього середовища.

Зрозуміло, що провідними критеріями УР були пріоритетні (індикативні) забруднюючі речовини, за їх токсичними властивостями, поширеністю у навколишнім середовищі й імовірність їх впливу на людину, їх коливаннями, наявністю кумулятивних характеристик тощо.

Ідентифікація небезпеки (ІН) передбачає встановлення на якісному рівні вагомості доказів здатності того чи іншого агента викликати певні шкідливі ефекти у людини. У науковому відношенні ІН представляє собою процес встановлення причинного зв'язку між впливом хімічної речовини й розвитком несприятливих ефектів для здоров'я людини, що передбачає поглиблений аналіз усіх наявних наукових даних про особливості поводження його в навколишньому середовищі й впливу на організм людини. Ідентифікація небезпеки є не тільки початковим, але й ключовим етапом оцінки ризику, коли мають бути визначені граничні оцінки ризику. Приймаючи до уваги виключну значимість стадії ІН, вважаємо доцільним проводити його в три етапи.

На першому етапі проводиться оцінка існуючих (визначених) факторів ризику. Другий етап присвячується оцінці факторів ризику, що прогнозуються за даними моніторингу. Третій - основний етап полягає у співставленні існуючих і прогнозованих факторів. Саме він дає можливість визначити валідність експериментальних даних. При цьому головним слід вважати ідентифікацію закономірностей першого та другого етапів шляхом співставлення аналізу факторів ризику і вихідних параметрів системи, що вивчається (в даному випадку - показників здоров'я населення).

Основний принцип оптимальності розпізнавання ситуації, ІН та УР може бути сформульований так: термінове розпізнавання - прогнозування небезпечного стану (НС) і вибір такого управляючого впливу (УВ) з наявних ресурсів, що забезпечував би мінімальну ймовірність реалізації погрози. Під НС варто розуміти виникнення такого стану навколишнього середовища, що може становити реальну небезпеку здоров'ю людей.

Якщо обраний вплив буде недостатнім, то небезпечність стану буде прогресувати; якщо УВ буде надлишковий, то він стає економічно невигідним. Варто зазначити, що основний принцип оптимальності все-таки допускає проведення зайвих активних дій у всіх випадках, коли ризик небезпеки перевищує заздалегідь задану величину, що є припустимою платою за зниження числа небезпечних помилок, пов'язаних з недообліком ситуації.

З формальної точки зору система ідентифікації небезпеки (СІН) вирішує наступні три завдання:

ідентифікація (діагностика) стану середовища в момент часу t0 й у попередні моменти t {(t ? t0)}, тобто визначення комплексу факторів;

прогноз реалізації погроз {h} на тимчасовому інтервалі [t0, t0+Д] при відомому комплексі факторів {r}1,…,{r}n і можливих на заданому тимчасовому інтервалі {(t?t0)} управляючих впливів;

3) вибір оптимального УВ, що мінімізують ймовірність реалізації погроз.

У припущенні щодо статистичної незалежності факторів ризику формула Байеса принципово дозволяє обчислити ймовірність реалізації погроз P({h}/{},{r}i) на інтервалі [t0, t0+Д]. Визначали такий план {r} , щоб імовірність реалізації погроз на даному інтервалі була мінімальною. Оптимальний план знаходили в класі рішень, що складаються із двох частин - стратегії {r/Rs} і тактики {r/Rt}. У загальному випадку кількість рівнів і їхній зміст визначається характеристиками районів і ступенем забруднення.

При багаторазовому розв'язку однотипного завдання й достатній доказовій базі можуть бути розроблені стандарти й протоколи дій санітарно-гігієнічної служби.

В дисертаційній роботі користувалися поняттям ефективного плану, що має місце тоді й тільки тоді, коли кожна його дія, операція, заходи (припустимі для конкретної ситуації), виконані, немає надлишкових, тобто які не приводять до незапланованих результатів.

Стверджується, що ефективний план є формальною моделлю системи ІН.

Під негативним процесом розуміли стан динамічної погрози, яка зростає до реалізації при недостатньому управлінні та убуває до прийнятного рівня у протилежному випадку. Відповідно до даного визначення негативний процес у кожен момент часу t визначається як сукупністю вже наявних ризиків {d( t)}, так і можливими погрозами {h( t)} при обраному рівні управління {r( t)}.

Якщо Р2 - імовірність більш небезпечного стану А2, a P1 - імовірність менш небезпечного стану A1, то можна вважати, що погроза зростає при підвищенні ймовірності Р2 у порівнянні з імовірністю P1, тобто при зростанні величини P2/P1 або її логарифму lg (P2/P1).

Інтенсивність зміни навколишнього середовища визначалася за окремими факторами або в цілому по їхній сумі.

Для розробки діагностичного або прогностичного алгоритму інформацію, отриману під час спостереження, необхідно пов'язати зі стратегіями прийняття рішень. Загальний алгоритм використання розробки вирішального правила мав наступні етапи:

Вибір ознак (тестів).

Обґрунтування критеріїв відбору тестів

Вибір стратегії розпізнавання (Байеса, Неймана, Вальда тощо).

Формування підмножини ознак для обраної стратегії прийняття рішень

У рамках модифікованої стратегії Неймана-Пірсона рішення приймається на підставі порівняння індивідуального значення відношення правдоподібності L = Пi=1,np(xi/d1) / Пi=1,np(xi/d2), де p(xi/dk) - імовірність влучення значення m-арної ознаки xi в утримуючий його діапазон Im - структури при реальній ситуації dk (i=l,…, n; k=l, 2), з деяким порогом, що забезпечує мінімізацію суми помилок класифікації.

В дисертаційній роботі було розглянуто три способи оцінки динаміки показників стану навколишнього середовища.

Перший з них відображає поводження показника щодо довільної точки; більш повно відповідає практично цілям його модифікації, коли опис ведеться щодо вихідного значення показника, тобто значення на першому етапі обстеження середовища. Передбачається, що цим етапом є експериментальні виміри в періоди стаціонарної й стабільної зміни параметрів. Другий спосіб оцінює динаміку від етапу до етапу, тобто на кожному наступному етапі обстеження проводиться порівняння з попереднім етапом.

Нарешті, останній спосіб припускає аналіз динаміки процесу щодо всього розмаху зміни параметра; назвемо його “масштабна сітка”.

Відповідно отриманим даним було висловлене припущення про наявність трьох типів динаміки показників. При першому, названому константним, відзначається близьке до постійного значення досліджуваного параметра при помірних змінах інших показників. Другий тип (конкордантний) характеризується кореляційними змінами всіх розглянутих показників. Нарешті, при третьому, дискордантному, спостерігаються різнонаправлені зміни показників. Для підтвердження даної гіпотези скористаємося поняттям відстані по Хеммінгу між двома послідовностями d(X,Y), обумовленого як число всіх співпадаючих компонентів послідовностей.

Використовуючи наведений спосіб кодування процесу, вдалося кількісно охарактеризувати динаміку показників стану навколишнього середовища. Більш того, ненегативна функція d1(X,Y) називається відстанню або метрикою в деякій безлічі E, якщо для будь-яких елементів X, Y, Z з E виконали наступну умову: 1) d1(X,Y)=0 тоді й тільки тоді, коли X=Y; 2) d1(X,Y)= d1(Y,X); 3) d1(X,Y)?d1(X,Z)+d1(Y,Z).

Введемо поняття нормованої відстані:

d`(X,Y)= d( X,Y)/n,

де n - довжина послідовності.

При її використанні легко вдається зіставляти як завгодно довгі послідовності чисел, що відображають відповідно динаміку процесу.

В результаті можна з різних сторін оцінити динаміку показників, що описують стан навколишнього середовища й з'ясувати, який із трьох способів у конкретному випадку дозволяє найбільш повно визначити природу розходжень їх поведінки.

Вочевидь мають бути створені системи УР, що дозволяли б обґрунтовано виявляти пріоритетні проблеми, пов'язані з навколишнім середовищем, ранжувати ризики, джерела їхнього утворення, шляхи надходження хімічних речовин в організм, а також робити аналіз всіх невизначеностей для обґрунтування висновків і рекомендацій.

В той же час оптимізація УР має базуватися, в першу чергу, на ІН. Приймаючи до уваги величезну кількість факторів, які слід враховувати для прийняття, рішень майбутнє системи УР практично повністю залежить від створення та використання принципів їх інтелектуалізації.

На основі використання системи УР були обґрунтовані принципи побудови системи заходів для зменшення ризиків захворювання населення. Її основою були мінімізація або усунення небезпеки здоров'ю населення.

Методологія третьої частини дослідження базувалась на аналізі, систематизації та виявленні загальних закономірностей і факторів впливу навколишнього середовища на здоров'я людини.

Були вивчені показники фізичного, психічного і соціального здоров'я мешканців району протягом 15 років.

Показники здоров'я населення були зіставлені з даними навколишнього середовища: показниками атмосфери, води, хімічного та іншого забруднення довкілля.

Виявлені значні і систематичні негативні тенденції у розповсюдженості хвороб свідчать про глибинні зміни у стані здоров'я населення м. Києва. Рівень розповсюдженості серед дорослого населення стенокардії зріс у 4,3 рази, ішемічної хвороби серця у 2,9, гіпертонічної хвороби у 2,7, гострого інфаркту міокарда у 1,2, злоякісних новоутворень у 1,3 рази. Доведено, що фактор навколишнього середовища покриває до 40% девіації показників захворюваності та має тенденцію до збільшення.

Показано, що моніторинг стану здоров'я мешканців районі (як і в цілому великих промислових місць) найкраще вивчати за допомогою медичних електронних паспортів, в які за нашими пропозиціями запропоновано вводити показники навколишнього середовища.

За нашими рекомендаціями керівництвом СЕС району були розроблені спеціальні заходи. Вони стосувалися охорони атмосферного повітря; зменшення негативного впливу фізичних чинників; поліпшення санітарно-гігієнічного стану.

Заходи з охорони атмосферного повітря передбачали переведення центральної вулиці міста в пішохідну зону, прийняття рішень про обмеження руху транспорту в нічний час і у вихідні дні з метою “провітрювання” вулиць та кварталів житлової забудови, розвантаження в години “пік” основних магістралей центру міста з розподілом транспортних потоків, тощо.

Показано, що заходи, обумовлені концепцією УР, приводять до суттєвого покращання прогнозних характеристик. Рівень показників, що представляють загрозу для мешканців району, при математичному прогнозуванні знижується на 25-35% .

ПРАКТИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ

Обґрунтовані принципи систем екологічного моніторингу, що мають стати підґрунтям для оперативного аналізу об'єктивної і багатоаспектної інформації з метою вчасного і адекватного реагування на екологічні негаразди, мінімізувавши їх негативну дію.

Результати дослідження послужили основою для вдосконалення й оптимізації картографічного моніторингу санітарно-епідеміологічного стану у великому промисловому місті.

Знайшла практичне застосування оптимізована система заходів щодо поліпшення стану довкілля великого промислового міста та охорони здоров'я його мешканців.

Запропоновані спеціальні заходи, що стосуються охорони атмосферного повітря; зменшення шуму; охорони та раціонального використання водних та земельних ресурсів; зменшення негативного впливу фізичних чинників; поліпшення санітарно-гігієнічного стану; профілактики захворювань та гігієнічного виховання населення.



ВИСНОВКИ

Обґрунтовано і розроблено концепцію створення інформаційних моделей стану навколишнього середовища великого промислового міста, що враховує динаміку факторів ризику, забезпечує функціонування системи управління ризиками, описує інтегральний стан середовища та визначає ідентифікацію небезпеки для мешканців.

Досліджений стан здоров'я населення мегаполісу у взаємозв'язку зі станом навколишнього середовища. Показано, що існують кореляційні залежності між рівнем забруднення навколишнього середовища та захворюваністю населення. Коефіцієнт множинної кореляції між характеристиками середовища і станом здоров'я населення дорівнює 0,62±0,05.

Показано, що оцінка функціонального стану навколишнього середовища можлива лише при комплексному аналізі показників у процесі безперервного моніторингу.

Доведена наявність трьох типів варіації динаміки показників стану довкілля: константного, конкордантного, дискордантного. Перший характеризується близьким до постійного значення одного з показників при помірних змінах інших показників, при другому спостерігається корельовано зміна показників, а при третьому - некорельована варіація показників стану навколишнього середовища.

При дослідженні динаміки показників стану навколишнього середовища запропоновано декілька можливих варіантів формалізованого опису процесу: щодо вихідного значення, від етапу до етапу, щодо розмаху варіювання.

Використання коефіцієнта асиметрії дозволяє кількісно оцінити зміни в стані навколишнього середовища. Визначене найбільш ефективне співвідношення коефіцієнтів асиметрії для характеристики динаміки факторів ризику навколишнього середовища.

Обґрунтована інформаційна система на базі моделі динаміки впливу навколишнього середовища на стан здоров'я населення в сучасних умовах.

Досліджена можливість використання медичного електронного паспорту в завданнях моніторингу взаємодії навколишнього середовища та індивідуального здоров'я мешканців міста.

Розроблена концептуальна модель інтелектуальної інформаційної системи для управління ризиками та ідентифікації небезпеки стану навколишнього середовища. Модель засновано на використанні вирішуючих правил на основі аналізу кортежей, формули Байеса та послідовному статистичному аналізі Вальда.

Обґрунтовано принципи оптимізації системи заходів з поліпшення стану навколишнього середовища великого промислового міста та охорони здоров'я його мешканців. Показано, що використання подібних систем покращить прогнозні характеристики, які становлять загрозу для здоров'я мешканців району, на 25-35% .



СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

У періодичних виданнях, затверджених ВАК України:

1. Мохначов С. І. Застосування принципу направлених кореляційних функцій у дистанційних технологіях оцінки стану навколишнього середовища / С. І. Мохначов, М. Г. Мельниченко // Актуальні питання фармацевтичної та медичної науки та практики : зб. наук. статей. - Запоріжжя, 2007. - Вип. XVIII. - C. 88-95. Автор самостійно провів аналіз отриманих даних, зробив відповідні статистичні розрахунки та зробив попередні висновки.

2. Мохначов С. І. Застосування математичного моделювання для визначення стану атмосферного повітря / С. І. Мохначов, О. В. Гойко, М. Г. Мельниченко // Зб. наук. праць співробітників НМАПО імені П. Л. Шупика. - К., 2007. - Вип. 16, кн. 2. - С. 833-837. Автор самостійно проводив аналіз отриманих даних та зробив попередні висновки.

3. Мінцер О. П. Навколишнє середовище і здоров'я: ідентифікація небезпеки / О. П. Мінцер, М. Г. Мельниченко, С. І. Мохначов // Актуальні питання фармацевтичної та медичної науки та практики : зб. наук. статей. - Запоріжжя, 2008. - Вип. XXII. - C. 122-127. Автор самостійно проводив аналіз отриманих даних. Визначив факторіальне навантаження стану навколишнього середовища при аналізі впливу різних факторів на здоров'я населення та зробив попередні висновки.

4. Мінцер О. П. Навколишнє середовище і здоров'я: керування ризиками / О. П. Мінцер, М. Г. Мельниченко, С. І. Мохначов // Зб. наук. праць співробітників НМАПО імені П. Л. Шупика. - К., 2008. - Вип. 17, кн. 4. - C. 468-474. Особисто дисертантом виконано аналіз отриманих даних. Приймав участь у розробці системи керування ризиками та зробив попередні висновки.

В інших виданнях:

5. Мельниченко М. Г. Порівняльне прогнозування як критерій ефективності дуального моніторингу навколишнього середовища в крупних індустріальних містах / М. Г. Мельниченко, С. І. Мохначов // Інформаційні технології в охороні здоров'я та практичній медицині : наукові праці 16-18 червня м. Київ. - К., 2005. - С. 48-50. Автором особисто зроблена постановка задачі дослідження, проведена статистична обробка отриманих даних та зроблені попередні висновки.



АНОТАЦІЯ

Мохначов С. І. Інформаційне моделювання динаміки забруднення навколишнього середовища та захворюваності населення у великих промислових містах. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата медичних наук за спеціальністю 14.03.11 - медична та біологічна інформатика і кібернетика. - Національна медична академія післядипломної освіти імені П. Л. Шупика МОЗ України, Київ, 2009.

Наукова робота присвячена вирішенню актуальних питань системного відображення взаємодії показників забруднення навколишнього середовища та захворюваності населення у великих промислових містах.

Проведений аналіз показників забруднення навколишнього середовища та захворюваності населення одного з районів міста Києва за 15 років. Виявлені численні кореляційні залежності між окремими показниками та інтегральним рівнем забруднення навколишнього середовища, з одного боку, та захворюваністю населення, з іншого. Високе значення показника множинної кореляції між характеристиками середовища і станом здоров'я населення, що дорівнює 0,62±0,05, дозволяє забезпечити ефективне прогнозування стану довкілля та показників стану здоров'я мешканців району.

Обґрунтовано принципи оптимізації системи заходів з поліпшення стану навколишнього середовища великого промислового міста та охорони здоров'я його мешканців.

На основі принципів дуального управління створена інформаційна модель динаміки забруднення навколишнього середовища та захворюваності населення у великих промислових містах, що дозволяє забезпечувати управління ризиками, ідентифікацію небезпеки для мешканців та інші задачі.

Ключові слова: навколишнє середовище, захворюваність населення, управління ризиками, ідентифікація небезпеки, дуальне управління.

АННОТАЦИЯ

Мохначев С. И. Информационное моделирование динамики загрязнения окружающей среды и заболеваемости населения в больших промышленных городах. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук по специальности 14.03.11 - медицинская и биологическая информатика и кибернетика. - Национальная медицинская академия последипломного образования имени П. Л. Шупика МЗ Украины, Киев, 2009.

Научная работа посвящена решению актуальных вопросов системного отображения взаимодействия показателей загрязнения окружающей среды и заболеваемости населения в больших промышленных городах.

Проведен анализ показателей загрязнения окружающей среды и заболеваемости населения одного из районов города Киева за 15 лет. Выявлены множественные зависимости между отдельными показателями и интегральным уровнем загрязнения окружающей среды, с одной стороны, и заболеваемостью населения, с другой стороны. Высокий коэффициент множественной корреляции между характеристиками окружающей среды и состоянием здоровья населения составляет 0,62±0,05. Это позволяет более эффективно прогнозировать состояние окружающей среды и состояние здоровья жителей района.

Обоснованы принципы оптимизации системы мероприятий по улучшению состояния окружающей среды крупного промышленного города и охраны здоровья его жителей. Таким образом, была создана система управления рисками, которая позволяет обоснованно выявлять приоритетные проблемы, связанные с окружающей средой, ранжировать риски, источники их образования, пути поступления химических веществ в организм, а также делать анализ всех неопределенностей для обоснования выводов и рекомендаций, необходимых для управления риском.

В работе использованы принципы дуального управления, то есть форма управления, при которой управляющие влияния служат одновременно для изучения управляемого объекта и для приведения его к оптимальному состоянию. Использование подобной системы обусловлено тем, что изучалось влияние загрязнения окружающей среды на здоровье населения. При этом не были точно известны законы поведения исследуемого объекта и было мало начальной информации, чтобы наперед рассчитать оптимальный закон управления.

В рамках исследования также использовалась логика дуального мониторинга, то есть непрерывного наблюдения за состоянием здоровья населения, при котором осуществлялось дуальное управление за состоянием окружающей среды.

Дуальное управление и дуальный мониторинг осуществляли на основании определения факторов риска и вычисления дополнительного (атрибутивного) риска.

На основании принципов дуального управления создана информационная модель динамики загрязнения окружающей среды и заболеваемости населения в больших промышленных городах, которая позволяет обеспечить управление рисками, идентификацию опасности для жителей и другие задачи.

С целью повышения эффективности управления качеством окружающей среды и состоянием здоровья населения нами обоснована и разработана система и модель мониторинга влияния факторов окружающей среды на здоровье жителей мегаполиса.

Ключевые слова: окружающая среда, заболеваемость населения, управление рисками, идентификация опасности, дуальное управление.



SUMMARY

Mokhnachov S. I. Informational simulation of the dynamics of the environment contamination and diseases of the population of the large industrial cities. - Manuscript.

Thesis for the candidate degree in medical sciences іn specialty 14.03.11 - medical and biological informatics and cybernetics. - National medical academy of postgraduate education named after P. L. Shupik, Ministry of Health of Ukraine, Kyiv, 2009.

Scientific research is devoted to solution of essential questions of system mapping of interaction of pollution indexes of an environment and morbidity of the population on the big industrial cities.

The analysis of pollution indexes of an environment and morbidity of the population in the central region of Kyiv city for 15 years is carried out. Plural dependences between separate metrics and an integral level of pollution of an environment, on the one hand, and morbidity of the population, on the other hand are detected. The coefficient of plural correlation between characteristics of an environment and health level of the population makes 0,62±0,05 that could be considered as high value. It allows to predict the state of an environment and a level of health of region's inhabitants more effectively.

Principles of system's optimization for the actions on improvement of environment state in large industrial city and health protection of inhabitants are proved.

On the basis of principles of dual handle the information model of environmental pollution and population morbidity dynamics in the big industrial cities is created. Model allows to provide risks management, identification of hazard to inhabitants and other tasks.

Key words: environment, population morbidity, handle of risks, identification of hazard, dual handle.



ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ

АР - атрибутивний ризик

ВР - відносний ризик

ГДК - гранично допустимі концентрації

ДМ - дуальний моніторинг

ДУ - дуальне управління

ІН - ідентифікація небезпеки

НКФ - направлені кореляційні функції

НС - небезпечний стан

ПС - пост спостереження

СЕС - санітарно-епідеміологічна служба

СІН - система ідентифікації небезпеки

УВ - управляючий вплив

УР - управління ризиками

Размещено на Allbest.ru

...