Актуальные аспекты цифровизации в гигиене: наука и практика

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Масштабы и комплексный характер обеспечения гигиенической безопасности населения определяют необходимость процессов цифровизации – перевода аналоговых данных в электронный формат, автоматизации бизнес-процессов, оперативной обработки результатов.

Цель исследования – рассмотреть основные научные подходы и методические приёмы цифровизации в современной гигиенической науке и практике решения актуальных гигиенических проблем. Описан опыт применения элементов искусственного интеллекта, математического моделирования, структурно-динамического анализа и пр. В рамках развития отечественной гигиенической науки отработан метод нейронных сетей при ситуационном моделировании и прогнозировании ожидаемой продолжительности жизни населения под воздействием комплекса разнородных факторов. Предложена методология анализа и параметризации волн эпидемического процесса с учётом региональной специфики. Отражена практика наукоёмких исследований в области построения цифровой модели человека как инструмента имитационного моделирования in siliko ответов организма на любые внешние воздействия. Активно осуществляется перевод в цифровые форматы результатов клеточных, субклеточных и молекулярных технологий для задач санитарно-эпидемиологического анализа, клинической эпидемиологии и доказательной медицины. Для решения практических гигиенических задач предложена новая концептуальная схема каскадной модели системы «контрольно-надзорная деятельность – среда обитания – здоровье населения», позволяющая оценивать предотвращённые потери здоровья и экономические ущербы. Разработана концептуальная схема включения форм дистанционного контроля в общую систему автоматизации деятельности санитарной службы. Описаны методы и приёмы решения комплекса иных гигиенических задач, в том числе формирования доказательной базы негативного влияния факторов риска на здоровье населения, включая цифровую обработку данных, идентификацию загрязнителей с применением методов компьютерного зрения и ряд других.

Заключение. Процессы цифровизации, обеспечивающие использование больших многомерных массивов данных в сочетании с современными наукоёмкими методами их обработки обеспечивают максимально оперативное и корректное решение актуальных гигиенических задач, повышают точность прогноза и расширяют возможности профилактический деятельности для обеспечения гигиенической безопасности населения страны.

Участие авторов:
Зайцева Н.В. – концепция и дизайн исследования, редактирование;
Май И.В. – сбор материала, обработка материала, написание текста;
Алексеев В.Б. – сбор материала, редактирование;
Кирьянов Д.А. – обработка материала.
Все соавторы – утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки, выполнено в рамках средств, выделяемых для выполнения государственного задания НЦ МПТ управления рисками здоровью населения.

Поступила: 03.04.2024 / Принята к печати: 19.06.2024 / Опубликована: 31.07.2024

Об авторах

Нина Владимировна Зайцева

ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека

Автор, ответственный за переписку.
Email: znv@fcrisk.ru
ORCID iD: 0000-0003-2356-1145

Доктор мед. наук, профессор, академик РАН, научный руководитель ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения», 614045, Пермь, Россия

e-mail: znv@fcrisk.ru

Россия

Ирина Владиславовна Май

ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека

Email: may@fcrisk.ru
ORCID iD: 0000-0003-0976-7016

Доктор биол. наук, профессор, зам. директора по научной работе ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения», 614045, Пермь, Россия

e-mail: may@fcrisk.ru

Россия

Вадим Борисович Алексеев

ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека

Email: root@fcrisk.ru
ORCID iD: 0000-0001-5850-7232

Доктор мед. наук, директор ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора; 614045, Пермь, Россия

e-mail: root@fcrisk.ru

Россия

Дмитрий Александрович Кирьянов

ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека

Email: kda@fcrisk.ru
ORCID iD: 0000-0002-5406-4961

Канд. техн. наук, руководитель отд. математического моделирования систем и процессов ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения», 614045, Пермь, Россия

e-mail: kda@fcrisk.ru

Россия

Список литературы

  1. Левин А.И., Шошина В.И. Тенденции развития государственного управления в условиях цифровизации экономики. Государство и общество: вчера, сегодня, завтра. 2019; (2): 5–10. https://elibrary.ru/spwbid
  2. Eom S.J., Lee J. Digital government transformation in turbulent times: Responses, challenges, and future direction. Gov. Inf. Q. 2022; 39(2): 101690. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101690
  3. Lindquist E., Huse I. Accountability and monitoring government in the digital era: Promise, realism and research for digital era governance. Can. Public Adm. 2017; 60(4): 627–56. https://doi.org/10.1111/capa.12243
  4. Zhu J.J., Yang M., Ren Z.J. Machine Learning in Environmental Research: Common Pitfalls and Best Practices. Environ. Sci. Technol. 2023; 57(46): 17671–89. https://doi.org/10.1021/acs.est.3c00026
  5. Carriger J.F., Barron M.G., Newman M.C. Bayesian networks improve causal environmental assessments for evidence-based policy. Environ. Sci. Technol. 2016; 50(24): 13195–205. https://doi.org/10.1021/acs.est.6b03220
  6. Borba J.V.B., Alves V.M., Braga R.C., Korn D.R., Overdahl K., Silva A.C., et al. STopTox: An in silico alternative to animal testing for acute systemic and topical toxicity. Environ. Health Perspect. 2022; 130(2): 27012. https://doi.org/10.1289/EHP9341
  7. Brown K.A., Brittman S., Maccaferri N., Jariwala D., Celano U. Machine learning in nanoscience: big data at small scales. Nano Lett. 2020; 20(1): 2–10. https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.9b04090
  8. Fan Z., Yan Z., Wen S. Deep learning and artificial intelligence in sustainability: A review of SDGs, renewable energy, and environmental health. Sustainability. 2023; 15(18): 13493. https://doi.org/10.3390/su151813493
  9. Shahid N., Rappon T., Berta W. Applications of artificial neural networks in health care organizational decision-making: A scoping review. PLoS One. 2019; 14(2): e0212356. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212356
  10. Schlessinger L., Eddy D.M. Archimedes: a new model for simulating health care systems – the mathematical formulation. J. Biomed. Inform. 2002; 35(1): 37–50. https://doi.org/10.1016/s1532-0464(02)00006-0.
  11. Lee S.H., Sung J.H. Organ-on-a-chip technology for reproducing multiorgan physiology. Adv. Healthc. Mater. 2018; 7(2). https://doi.org/10.1002/adhm.201700419
  12. Zhao X., Liu Y., Ding J., Ren X., Bai F., Zhang M. Hemodynamic effects of the anastomoses in the modified Blalock-Taussig shunt: a numerical study using a 0D/3D coupling method. Mech. Med. Biol. 2015; 15: 1550017. https://doi.org/10.1142/S0219519415500177
  13. Demirel H.O., Ahmed S., Duffy V.G. Digital human modeling: a review and reappraisal of origins, present, and expected future methods for representing humans computationally. Int. J. Hum. Comput. Int. 2022; 38(10): 897–937. https://doi.org/10.1080/10447318.2021.1976507
  14. Патяшина М.А., Юзлибаева Л.Р. Применение современных информационных технологий при обеспечении санитарно-эпидемиологического благополучия массовых мероприятий с международным участием. Казанский медицинский журнал. 2015; 96(2): 241–8. https://doi.org/10.17750/KMJ2015-241 https://elibrary.ru/tmhtgv
  15. Зайцева Н.В. Гигиена в решении актуальных проблем развития потенциала здоровья и продолжительности жизни населения Российской Федерации. Гигиена и санитария. 2022; 101(10): 1138–44. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2022-101-10-1138-1144 https://elibrary.ru/ctxokc
  16. Zaitseva N.V., Kleyn S.V., Glukhikh М.V., Kiryanov D.А., Kamaltdinov М.R. Predicting growth potential in life expectancy at birth of the population in the Russian Federation based on scenario changes in socio-hygienic determinants using an artificial neural network. Health Risk Analysis. 2022; (2): 4–16. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.2.01.eng https://elibrary.ru/wwenix
  17. Kokoulin А.N., May I.V., Zagorodnov S.Yu., Yuzhakov А.А. On new methods for measuring and identifying dust microparticles in ambient air. Health Risk Analysis. 2023; (1): 36–45. https://doi.org/10.21668/health.risk/2023.1.04.eng https://elibrary.ru/ufkqeo
  18. Трусов П.В., Зайцева Н.В., Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р., Цинкер М.Ю., Чигвинцев В.М. и др. Математическая модель эволюции функциональных нарушений в организме человека с учетом внешнесредовых факторов. Математическая биология и биоинформатика. 2012; 7(2): 589–610. https://elibrary.ru/pnbukz
  19. Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р., Цинкер М.Ю., Бабина С.В., Клейн С.В., Андришунас А.М. Параметризация зависимостей между факторами риска и здоровьем населения при хроническом воздействии многокомпонентного загрязнения атмосферного воздуха. Анализ риска здоровью. 2022; (4): 33–44. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.4.03 https://elibrary.ru/vylzsk
  20. Землянова М.А., Зайцева Н.В., Кирьянов Д.А., Устинова О.Ю. Методические подходы к оценке и прогнозированию индивидуального риска здоровью при воздействии комплекса разнородных факторов для задач персонализированной профилактики. Гигиена и санитария. 2018; 97(1): 34–43. https://doi.org/10.18821/0016-9900-2018-97-1-34-43 https://elibrary.ru/ywrnft
  21. Зайцева Н.В., Землянова М.А., Май И.В., Алексеев В.Б., Трусов П.В., Хрущева Е.В., Савочкина А.А. Комплексная оценка эффективности митигации вреда здоровью на основе теории нечетких множеств при планировании воздухоохранных мероприятий. Анализ риска здоровью. 2020; (1): 25–37. https://doi.org/10.21668/health.risk/2020.1.03 https://elibrary.ru/cueyva
  22. Фаминская М.В., Балтер Б.М., Балтер Д.Б., Стальная М.В. OLAP-система для моделирования риска здоровью населения от загрязнения воздуха. Программные продукты и системы. 2014; (4): 234–41. https://elibrary.ru/tpowrh
  23. Попова А.Ю., Кузькин Б.П., Демина Ю.В., Дубянский В.М., Куличенко А.Н., Малецкая О.В. и др. Использование современных информационных технологий в практике санитарно-эпидемиологического надзора в период проведения XXII Олимпийских зимних игр и XI Паралимпийских зимних игр в г. Сочи. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2015; 92(2): 113–8. https://elibrary.ru/vobeil
  24. Цинкер М.Ю., Кучуков А.И. Исследование течения воздуха в нижних дыхательных путях индивидуальной формы, полученной на основе снимков компьютерной томографии. Математическое моделирование в естественных науках. 2022; 1: 311–4. https://elibrary.ru/zytcro
  25. Камалтдинов М.Р., Кучумов А.Г. Применение математической модели системного кровообращения для определения параметров кровотока после операции шунтирования у новорожденных. Российский журнал биомеханики. 2021; 25(3): 313–30. https://doi.org/10.15593/RZhBiomeh/2021.3.07 https://elibrary.ru/bsgygp
  26. Trusov P.V., Zaitseva N.V., Tsinker M.Yu., Nekrasova A.V. Mathematical model of airflow and solid particles transport in the human nasal cavity. Mathematical Biology and Bioinformatics. 2023; 18(S): 1–16. https://doi.org/10.17537/2023.18.t1 https://elibrary.ru/gzpswh
  27. Kamaltdinov M.R., Zaitseva N.V., Shur P.Z. Numerical modeling of acidity distribution in antroduodenum aimed at identifying anomalous zones at consuming drinks with different pH level. Health Risk Analysis. 2017; (1): 38–46. https://doi.org/10.21668/health.risk/2017.1.05.eng
  28. Zemlyanova M.A., Zaitseva N.V., Koldibekova Yu.V., Peskova E.V., Bulatova N.I., Stepankov M.S. Markers of combined aerogenic exposure to metal oxides and transformed plasma proteomic profiles in children. Health Risk Analysis. 2023; (10): 137–46. https://doi.org/10.21668/health.risk/2023.1.13.eng
  29. Попова А.Ю., Кузьмин С.В., Зайцева Н.В., Май И.В. Приоритеты научной поддержки деятельности санитарно-эпидемиологической службы в области гигиены: поиск ответов на известные угрозы и новые вызовы. Анализ риска здоровью. 2021; (1): 4–14. https://doi.org/10.21668/health.risk/2021.1.01 https://elibrary.ru/envzjr
  30. Гурвич В.Б., Кузьмин С.В., Малых О.Л., Ярушин С.В. Социально-гигиенический мониторинг – интегрированная система оценки и управления риском для здоровья населения на региональном уровне. Санитарный врач. 2014; (1): 29–31. https://elibrary.ru/scowet
  31. Якубайлик О.Э., Кадочников А.А., Токарев А.В. Геоинформационная веб-система и приборно-измерительное обеспечение оперативной оценки загрязнения атмосферы. Автометрия. 2018; 54(3): 39–46. https://doi.org/10.15372/AUT20180305 https://elibrary.ru/xptqhb
  32. Поликарпов А.В., Голубев Н.А., Левахина Ю.С., Махов В.А. Геоинформационная система как элемент территориального планирования в здравоохранении. Вестник Росздравнадзора. 2022; (6): 68–74. https://elibrary.ru/drbbve
  33. Авалиани С.Л., Новиков С.М., Шашина Т.А., Скворцова Н.С., Кислицин В.А., Мишина А.Л. Проблемы гармонизации нормативов атмосферных загрязнений и пути их решения. Гигиена и санитария. 2012; 91(5): 75–8. https://elibrary.ru/puhixv
  34. Шур П.З., Зайцева Н.В., Хасанова А.А., Четверкина К.В., Костарев В.Г. Совершенствование количественных критериев оценки неканцерогенного риска для здоровья при хроническом ингаляционном поступлении химического вещества. Гигиена и санитария. 2022; 101(11): 1412–8. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2022-101-11-1412-1418 https://elibrary.ru/bdelqn
  35. Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р., Цинкер М.Ю., Чигвинцев В.М., Бабина С.В., Кучуков А.И. Каскадная модель для оценки и прогнозирования предотвращенных потерь здоровью в результате контрольно-надзорной деятельности Роспотребнадзора. Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2023; 31(12): 27–36. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2023-31-11-27-36
  36. Попова А.Ю., Зайцева Н.В., Май И.В., Кирьянов Д.А., Колесник П.А. Дистанционный контроль соблюдения требований санитарного законодательства: цели, задачи, перспективы внедрения. Гигиена и санитария. 2021; 100(10): 1024–34. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2021-100-10-1024-1034 https://elibrary.ru/eexddz

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Зайцева Н.В., Май И.В., Алексеев В.Б., Кирьянов Д.А., 2024


СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 37884 от 02.10.2009.