Настоящий документ содержит краткое изложение методики и функциональных
возможностей автономной версии системы, предназначенной для поддержки принятия решений в области социально-гигиенического мониторинга и управления эколого-эпидемиологическими процессами на городском (районном) и региональном (областном) уровнях.
Автономная система включает "мониторинговую" часть полного цикла конвейерной обработки эколого-эпидемиологических (ЭЭ) -данных, состоящего из "внутренних" моделей ( выброса загрязнителей, их распространения, оценки риска здоровью и др.) и "внешнюю" информационную среду. Последняя включает в себя базы данных и знаний, "внешние" модели, ГИС, а также стандартные пакеты статистической обработки.
Система позволяет проводить текущую и прогнозные оценки риска здоровью больших групп населения и выявлять связь этого риска, обусловленного загрязнением окружающей среды, с реальной заболеваемостью. Кроме того, она может служить инструментом отладки соответствующих блоков конвейерной обработки данных и демонстрации ее возможностей. Таким образом, хотя система и может функционировать автономно, ее следует рассматривать как подсистему, находящуюся на службе сетевой системы. Актуальность создания системы определяется следующими причинами.
Существующие методики оценки риска (например, рекомендуемые EPA) не могут быть непосредственно перенесены в российские условия и требуют соответствующей адаптации. Это связано с тем, что они нацелены, прежде всего, на определение токсикологического риска, значения которого непосредственно не могут быть связаны с реальными показателями состояния здоровья населения. Помимо того, обобщение этих рисков на большие группы людей, например, население целого региона, за счет введения средних величин, затруднительно в силу иерархической структуры самого объекта исследования (окружающая среда и население), когда переход с одного уровня иерархии на другой носит нелинейный скачкообразный характер.
Указанные методики используют коэффициенты запаса, связанные с высоким уровнем неопределенностей в моделях и данных, что, в конечном итоге, ведет к излишним затратам на осуществление мероприятий по охране окружающей среды и здоровья населения. Для России такой подход неприемлем, так как здесь приоритет отдается, прежде всего, экономическим факторам, зачастую в ущерб факторам экологическим и медицинским. К тому же, голос российской общественности и законодательная база страны в области охраны окружающей среды и здоровья населения гораздо слабее чем на Западе.
В России, в настоящее время, невозможно менять или модернизировать систему сбора данных (из-за больших финансовых затрат). Гораздо выгоднее сосредоточить усилия на более глубокой их обработке, пусть даже ценой ее существенного усложнения. В этой связи следует сказать, что предлагаемая здесь методика ориентирована не на детальное определение влияющих на здоровье людей факторов и связей типа "отдельный загрязнитель - отдельная нозология", а на выявление устойчивых образов (паттернов), характеризующих типичные совокупности связей набора загрязнителей с набором заболеваний больших групп населения исследуемого региона. Это должно существенно снизить трудоемкость работ и сократить затраты на них за счет снижения детальности выходной информации.
Говоря о конкретных возможностях автономной конфигурации системы, следует выделить то обстоятельство, что они не ограничиваются только вопросами оценки пожизненного риска, связанного с хроническими заболеваниями, как это делалось до сих пор. В частности, наряду с этим, планируется отслеживать эффекты кратковременных воздействий больших концентраций загрязнителей и вызываемые ими последствия в виде острых заболеваний. Кроме того, предполагается ввести обобщение двух разных подходов к оценке рисков возникновения раковых и нераковых заболеваний, посредством использования соотношений типа "условный риск-концентрация загрязнителя" или "условный риск-отношение величины концентрации к ПДК" (см. ниже).
Наконец, очевидным достоинством является возможность использования в двух штатных режимах: конвейерной обработки данных и специализированных исследований, проводимых экспертами, в том числе по совершенствованию внутренних расчетных моделей, адаптации их к информационному содержанию входных данных и согласованию результатов модельных расчетов с реальной эколого-эпидемиологической ситуацией.
Таким образом, в отличие от множества программных средств оценки риска для здоровья населения, используемых в США и Западной Европе (например, Risk Assistant и др.), система представляет собой качественно иной инструмент, снабженный развитым интерфейсом взаимодействия с внешней информационной средой (базы данных и знаний, ГИС, внешние модели, вспомогательные программные средства и др.) и возможностью функционирования как в штатном (конвейерном) режиме, так и в режиме специализированных исследований по совершенствованию моделей, снижению уровня неопределенности во входных и выходных данных (оценка риска) и т. п., то есть является, по существу, интегрированной средой.
Режим конвейерной обработки данных
В основу технологии обработки данных положены принципы, предложенные в концепции сетевой системы. Первый из них подразумевает возможность работы в двух штатных режимах: конвейерном и специализированных исследований, проводимых экспертами. Данный раздел посвящен первому из них. Этот режим считается основным, поскольку он образует сквозной тракт обработки информации, начиная от расчета выброса загрязнителей в окружающую среду и кончая расчетом интегральных показателей здоровья и смертности населения т.е. позволяет пользователю иметь на выходе данные, необходимые для поддержки принятия решений по управлению состоянием среды и здоровья. Второй заключается в том, что главным информационным процессором конвейерной обработки данных служит система "внутренних моделей", обеспечивающая сквозное прохождение информации через тракт обработки, который функционирует в окружающей его "внешней" информационной среде. Последнюю образуют "внешние модели", базы данных и знаний, ГИС и т.п. Система внутренних моделей - это совокупность частных моделей (экологических, эпидемиологических, экономических, технологических и др.), которые создаются экспертами совместно с разработчиками системы, закупаются либо заимствуются из литературы и которые могут подвергаться совершенствованию (перенастройке) для их адаптации к потоку входных данных и результатам управления риском. На настоящем этапе разработки, целесообразно использовать структуру внешних моделей, являющихся более устоявшимися и отработанными по сравнению с внутренними. Накопленный в ходе разработки опыт может быть использован при создании внутренних моделей, в т.ч. для сетевой системы. Третий принцип подразумевает использование в качестве входной информации каждого из расчетных (модельных) блоков системы внутренних моделей массивов данных мониторинга, либо результатов модельных расчетов предыдущего блока, либо тех и других одновременно в зависимости от уровня неопределенности, присущей каждому из них.
Внешняя информационная среда
Система может эффективно функционировать только будучи "погруженной" в информационно "богатую" внешнюю среду (базы данных и знаний, внешние модели, ГИС и т. д.), подобно неравновесной термодинамической системе, поддерживающей свое состояние за счет поступления извне отрицательной энтропии. В противном случае поток информации, проходящий через конвейер, быстро иссякнет и сойдет на нет, хотя система может какое-то ограниченное время работать на одних внутренних информационных резервах моделей.
Ниже приведены основные элементы информационной среды.
Описание текущей версии автономной системы
Текущая версия системы предназначена для выполнения следующих процедур: просмотра выборок из баз данных в виде таблиц, диаграмм и карт, проведения вычислений (корреляционный анализ, расчет риска с использованием внешних программ и пр.) с использованием баз данных, знаний, картографических и справочных материалов. ЕЕ создание символизирует собой промежуточный этап на пути разработки замкнутого цикла системы обработки данных и поддержки принятия решений по среде и здоровью. С помощью этой версии должны решаться методические вопросы оценки риска здоровью населения, его связи с заболеваемостью и смертностью , отбора и коррекции данных для анализа, совершенствования пользовательского интерфейса, ознакомления смежников с технологией обработки эколого-эпидемиологических данных. Несомненно, что определенные работы, выполненные с помощью системы, будут представлять не только методический, но и практический интерес
