Разработка автоматизированной системы анализа радиационных рисков
Вы здесь
В работе кратко представлена разработанная в ФБУН НИИРГ им. П.В. Рамзаева автоматизированная информационно-аналитическая система анализа радиационных рисков. Практическая реализация методологии оценки радиационных рисков требует применения современных технических средств для создания эффективных систем поддержки принятия управленческих решений. Разработанная информационная система позволяет осуществлять расчет большого числа показателей, характеризующих риски для здоровья, связанные с воздействием ионизирующих излучений на человека в различных ситуациях и при различных сценариях облучения. Для характеристики риска применяются наиболее современные модели риска, медико-демографические данные и обобщенные показатели популяционного здоровья.
Комментарии - 2
Добрый день, коллеги!
Спасибо за столь актуальный и интересный материал. В ходе прочтения материалов возникло несколько вопросов.
Какие современные модели риска использованы в системе, и как они были адаптированы для оценки воздействия ионизирующих излучений?
Как информационная система поддерживает принятие управленческих решений и какие примеры практического применения можно привести?
Какие вызовы или ограничения были обнаружены в процессе разработки и внедрения системы?
Уважаемый Владимир Михайлович
- Какие современные модели риска использованы в системе, и как они были адаптированы для оценки воздействия ионизирующих излучений?
В настоящее время в системе реализованы три модели оценки радиационного риска:
1) Модель Научного комитета ООН по действию атомной радиации (UNSCEAR)
2) Модель Международной комиссии по радиологической защите (ICRP)
3) Модель Агентства по защите окружающей среды (EPA)
У всех трех моделей существуют разновидности: модели абсолютного и относительного риска для некоторого набора органов, тканей и систем организма, для которых удалось достоверно установить повышение риска возникновения онкологических заболеваний в связи с воздействием радиации. А также модели для группы «остальные солидные ЗНО», из которой не удалось достоверно выделить модели для отдельных органов, но удалось построить модель для совокупности в целом.
Показатели риска в указанных моделей рассчитываются для различных популяций:
1) 5 конкретных популяций в модели UNSCEAR
2) Две искусственно сформированные популяции в модели ICRP
3) Американская популяция в модели EPA
Модели были адаптированы на использование отечественных медико-демографических данных: данные об уровнях половозрастной онкологической заболеваемости, об уровнях половозрастной онкологической и общей смертности, об уровнях летальности ЗНО.
Наиболее типичным примером принятия управленческих решений, связанных с воздействием радиации на людей в повседневной жизни является медицинское облучение пациентов. Например, применение рентгенорадиологических методов диагностики и лечения. Одним из принципов радиационной защиты является принцип обоснования, декларирующий превышение пользы над вредом. Для методов диагностики с достаточно высокими дозами (в отличие от лечения) принятие решения о целесообразности проведения, например, компьютерной томографии с введением контрастного вещества детским пациентам сопряжено со сравнительно значимым риском возникновения ЗНО в будущем, поэтому принимая решение о необходимости подобного исследования разумно учитывать величину риска и рассматривать альтернативные методы диагностики, если они могут дать сопоставимую по качеству диагностическую информацию.
На практике нами была разработана цветографическая шкала рисков для нескольких десятков различных мед. исследований, с классификацией рисков пациентам разного пола и возраста по качественной шкале. Результат опубликован в последнем номере журнала Радиационная гигиена. Таблица может быть использована как медицинскими специалистами, так и при информировании о рисках пациентов и их законных представителей.
Система разрабатывалась на протяжении нескольких лет в рамках отраслевой НИР, однако после утверждения ТЗ была опубликована новая модель ICRP, поэтому было решено реализовывать сразу ее.
Система требовала обязательной сверки расчетов, однако коллективов, занимающихся подобной проблематикой в России и в Мире всего несколько, поэтому задача верификации результатов решалась двумя путями:
1) Сверка с опубликованными результатами по другим популяциям показала высокую степень согласованности с результатами других авторов.
2) В рамках группы разработчиков была дополнительно разработана система расчета с использованием совершенно иной среды разработки, ориентированной на формульный язык (Wolfram Mathematica) и два группы реализовывали вычислительные алгоритмы независимо и принципиально по-разному. В результате удалось добиться очень высокой степени согласованности результатов расчета попутно устранив некоторое количество ошибок в обеих группах.
3) Что касается внедрения, система разрабатывается с использованием гибкой методологии разработки, поэтому она по сути была «внедрена» с первых дней разработки и постоянно находилась и находится в режиме как эксплуатации, так и совершенствования. Это позволило учитывать замечания пользователей перерабатывая функционал (например, в части удобства интерфейса или наглядности представления результатов) буквально налету.
С уважением, Ахматдинов Р.Р.