авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 |

Проблемно-ориентированная система управления эпидемической ситуацией по туберкулёзу на основе имитационного моделирования

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Скворцов Андрей Викторович

ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭПИДЕМИЧЕСКОЙ СИТУАЦИЕЙ ПО ТУБЕРКУЛЁЗУ НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени

кандидата технических наук

Курск 2010

Работа выполнена в Тверском государственном техническом университете.

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Масленников Борис Иванович

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Филист Сергей Алексеевич

кандидат технических наук, профессор

Матвеев Юрий Николаевич

Ведущая организация - ФГУП «НИИ Информационных технологий»

Защита состоится «21» апреля 2010 года в 16:00 в конференц-зале на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.03. при ГОУ ВПО Курском государственном техническом университете по адресу: 305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет» по адресу: г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

Автореферат разослан «___» марта 2010 г.

Автореферат размещен на сайте

http://kurskstu.ru/ «19» марта 2010 г

Ученый секретарь совета

по защите докторских и кандидатских

диссертаций                                                       Ф.А. Старков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Современный этап развития науки техники и общества в целом характеризуется наличием сложных проблем управления, решение которых требует учёта их системных аспектов. Методы системного анализа, имитационное моделирование и оптимизация, а также разрабатываемые на их основе проблемно-ориентированные системы поддержки принятия решений, позволяют значительно повысить эффективность работы медицинских систем управления. Планирование распределения ресурсов в этих системах зачастую связано с решением динамических задач дискретной оптимизации достаточно большой размерности. Использование постоянно возрастающих вычислительных мощностей предоставляет возможность решать новые классы этих задач, включая те, для которых известны только алгоритмы экспоненциальной сложности.

Проблемой, требующей использования и совершенствования существующих методов системного анализа, является и управление противодействием распространению эпидемических заболеваний, одним из наиболее опасных из которых является туберкулёз (ТБ). Несмотря на наличие эффективных средств профилактики и лечения этого заболевания, оно не полностью ликвидировано даже в развитых странах, а в развивающихся не остановлены эпидемии. Это противоречие связано с тем, что управление распределением ресурсов при проведении противоэпидемических мероприятий в целом основывается на эмпирических представлениях, а существующие научные работы носят теоретический характер и их результаты практически не применяются в реальных системах управления. В отчётах Всемирной организации здравоохранения о контроле распространения ТБ прямо указывается на необходимость совершенствования существующих принципов управления эпидемической ситуацией и научного обоснования принимаемых решений с использованием разработок в области исследования операций и системного анализа.

К настоящему времени создано несколько математических моделей распространения ТБ, которые предназначены для использования при прогнозировании развития эпидемической ситуации. Совершенствование этих моделей происходило за счёт использования более точных сведений о возникновении и развитии заболевания при их структурной идентификации. Однако, разработанные математиками и исследованные в основном аналитически, они не всегда пригодны к практическому применению. Эти модели были реализованы в виде различных вычислительных технологий, содержащих громоздкие процедуры определения значений параметров, требовавшие обработки больших объёмов информации (главным образом статистической отчётной документации медицинских учреждений).

В связи с этим, актуальной является задача повышения качества управления эпидемической ситуацией по туберкулёзу путём научного обоснования принимаемых решений по распределению ресурсов.

Работа выполнена в соответствии с подпрограммой «Борьба с туберкулёзом» областной целевой программы «Развитие здравоохранения Тверской области на 2007-2009 годы».

Цель работы. Разработка проблемно-ориентированной системы по управлению распределением ресурсов, приводящему к улучшению эпидемической ситуации по туберкулезу, на основе имитационного моделирования процессов активного выявления и лечения больных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  • выполнить структурно-функциональный анализ системы управления эпидемической ситуацией по туберкулёзу с целью идентификации сущности и задач управления, управляющих и возмущающих воздействий;
  • разработать модель процесса распространения туберкулёза в условиях региона России с учётом влияния противоэпидемических мероприятий и пространственной структуры популяции на основании современных представлений об эпидемиологии туберкулёза, а также анализа существующих работ в области моделирования распространения и контроля эпидемических заболеваний;
  • сформулировать математическую постановку задачи управления распределением ресурсов между активным выявлением и лечением больных и разработать алгоритм её решения;
  • на основе созданных моделей и алгоритмов разработать и внедрить в практическое здравоохранение программный комплекс системы поддержки принятия решений (СППР) для управления эпидемической ситуацией по туберкулёзу.

Методы исследования. Теоретической и методической базой исследования является системный подход. На различных этапах работы применены методы компьютерного имитационного моделирования, теории графов и эконометрики, методология структурно-функционального анализа и проектирования, элементы теории множеств, комбинаторики и математической статистики. Использовались прикладные программные пакеты Scilab 4.1.2 (численные методы) и GNU R 2.6.2 (статистические вычисления), а также средства разработки на языке программирования C и библиотека научно-инженерных расчётов проекта GNU.

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

  • структура детерминированной компартментной модели распространения туберкулёза в популяции, отличающаяся выделением группы с неактивным туберкулёзом, представлением процесса выявления больных в виде параллельно протекающих процессов активного и пассивного выявления, а также разделением процессов излечения и самопроизвольного выздоровления, что позволяет учитывать влияние лечения и выявления больных на ход эпидемии;
  • имитационная модель системы управления эпидемической ситуацией по туберкулёзу, отличающаяся включением в её состав эффекторов процессов лечения и активного выявления больных, позволяющая прогнозировать зависимость эффективности противоэпидемических мероприятий от затрат материальных ресурсов, а также учитывать влияние процессов пространственного переноса заболевания в популяциях;
  • алгоритм управления распределением ресурсов между процессами активного выявления и лечения больных, основанный на использовании весовых коэффициентов важности частных критериев и комбинаторного алгоритма размещения с повторениями, позволяющий минимизировать глобальный критерий оценки стратегий управления;
  • архитектура и реализация системы поддержки принятия решений по распределению ресурсов между процессами активного выявления и лечения больных, отличающиеся интеграцией с медицинской информационной системой, что позволяет автоматизировать вычисление значений параметров моделей;

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Основные результаты работы внедрены в составе интегрированной медицинской информационно-аналитической системы в Тверском областном клиническом противотуберкулёзном диспансере. Применение разработанного программного комплекса поддержки принятия решений позволяет повысить качество управления противоэпидемическими мероприятиями по ТБ, а автоматизированная процедура параметрической идентификации имитационной модели эффективнее предлагавшихся ранее вычислительных технологий, включающих анализ статистической отчётной документации. Теоретические результаты исследования используются на кафедре фтизиопульмонологии Тверской государственной медицинской академии для учебных и научных целей.

Экономическая и социальная значимость результатов диссертационного исследования состоит в повышении качества жизни населения путём установления оптимального баланса между улучшением эпидемиологической обстановки по ТБ и получением своевременной медицинской помощи при ограниченных затратах.

В целом, клинические испытания разработанной системы показали целесообразность её использования в медицинской практике.

Апробация результатов. Основные положения работы докладывались на Шестнадцатой международной конференции «Математика, компьютер, образование» (2009 г.), на заседаниях кафедры автоматизации технологических процессов, кафедры информационных систем Тверского государственного технического университета.

Публикации по теме. По теме диссертации опубликовано 7 научных работ, из них 1 в журнале, рекомендованном ВАК РФ.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведённых в конце автореферата, в [1,6] описана разработанная имитационная модель системы управления эпидемической ситуацией по ТБ, лежащая в основе алгоритма оптимизации распределения ресурсов между процессами лечения и активного выявления больных, в [6] разработана архитектура СППР по управлению эпидемической ситуацией, в [5] выполнено формализованное описание процесса контроля распространения ТБ в виде структурно-функциональной модели и знакового орграфа, в [3,4] описана структура объектно-реляционной БД системы диспансерного учёта больных ТБ, используемой для параметрической идентификации имитационной модели, в [2,7] приведена модель пространственного распространения туберкулёза в популяции.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка литературы, изложена на 136 страницах, содержит 53 рисунка, 5 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель и задачи работы, раскрыты научная новизна и практическая значимость результатов, определены объект и предмет исследования.

В первой главе описаны и проанализированы основные аспекты проблемы распространения и контроля эпидемических заболеваний на примере туберкулёза: микробиологический, медицинский, эпидемиологический, социально-экономический, географический, политический аспекты.

Фтизиатрическая служба и популяция региона России могут рассматриваться, как система управления с обратной связью, которая являлась объектом исследования.

С целью идентификации задач и функций этой системы была разработана её структурно-функциональная модель. Диаграмма декомпозиции первого уровня модели в нотации IDEF0 приведена на рис. 1. Результаты структурно-функционального анализа позволяют сделать вывод о том, что на содержательном уровне сущность управления эпидемической ситуацией по туберкулёзу состоит в распределении ограниченных материальных ресурсов между процессами активного выявления, лечения и профилактики данного заболевания, а основная задача управляющей подсистемы заключается в минимизации основных эпидемиологических показателей: заболеваемости, болезненности и смертности от туберкулёза.

Вторая глава посвящена описанию процесса структурной и параметрической идентификации имитационной модели системы управления эпидемической ситуацией по туберкулёзу.

Результаты структурно-функционального моделирования процесса управления эпидемической ситуацией по ТБ позволяют предложить для оценки и оптимизации стратегий распределения ресурсов между активным выявлением и лечением больных имитационную модель типа «вход-выход», общая схема которой представлена на рис.2. Входными управляющими воздействиями являются затраты на выявление (В) и лечение (Л), критериями оценки стратегий – заболеваемость (З), болезненность (Б) и смертность от ТБ (С). В качестве наиболее значимого возмущающего воздействия рассматриваются внешние миграционные процессы ().

Наиболее подходящим для решения поставленных задач классом моделей распространения эпидемических заболеваний являются компартментные математические модели. На рис.3 приведена схема разработанной детерминированной компартментной модели распространения туберкулёза в популяции.

Узлами графа модели являются компартменты, выделенные в популяции в соответствии со статусом по ТБ:

S – здоровые, восприимчивые к заболеванию, If – инфицированные с быстрым прогрессом заболевания, Is – инфицированные с медленным прогрессом, Ta+ – больные распространители инфекции, Ta- – больные, не являющиеся распространителями инфекции, Tat – выявленные больные, получающие лечение, Tn – индивиды с неактивным ТБ.

Интенсивность потоков между компартментами характеризуется следующими параметрами:

– вероятность заболевания инфицированного с быстрым прогрессом, – вероятность заболевания инфицированного с медленным прогрессом, – вероятность самопроизвольного выздоровления больного, a – вероятность активного выявления случая заболевания, p – вероятность пассивного выявления случая заболевания, – t – вероятность смерти от ТБ, – вероятность смерти не от ТБ, – вероятность самовольного прекращения лечения, – вероятность рецидива активного ТБ.

Динамика численности компартментов и потоков между ними описывается нелинейной системой (1) обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка:

(1)

Необходимо учитывать ограничения неотрицательности значений переменных состояния и дополнительные условия:

где pio – коэффициент i-го выходного потока компартмента, PO – множество коэффициентов выходных потоков компартмента.

Важным допущением, использованным в приведённой модели, является наличие глобального перемешивания индивидов в популяции. Однако можно представить моделируемое сообщество, как метапопуляцию, состоящую из популяций меньшего объёма, каждая из которых адекватно описывается моделью распространения ТБ в условиях глобального перемешивания.

Если передача инфекции в i-й элементарной популяции подчиняется закону то:

(2)

где – коэффициент передачи, i – общее число распространителей заболевания, временно иммигрировавших в i-ю элементарную популяцию, Mji – число временно мигрирующих из популяции Lj в популяцию Li в единичный интервал времени, Ta+j – численность группы распространителей инфекции в популяции Lj, Nj – численность популяции Lj.

Обозначив заболеваемость - З (число вновь заболевших в течении единичного интервала времени), болезненность – Б (общее число больных в популяции), смертность – С (число умерших от ТБ в течении единичного интервала времени) можно выразить их через переменные состояния и коэффициенты уравнений системы (1).

Истинная заболеваемость определяется совокупностью процессов заболевания индивидов в группах инфицированных, а также рецидивов у лиц с неактивным ТБ:

. (3)

На практике известна не истинная заболеваемость З, а выявленная, в результате процессов активного и пассивного выявления:

.

Болезненность определяется суммой численности групп с активным ТБ:

, (4)

выявленная – численностью группы выявленных больных:

.

Смертность от ТБ определяется потоками смертности из групп с активным ТБ:

. (5)

Система алгебро-дифференциальных уравнений 1-5 описывает распространение туберкулёза в популяции с учётом противоэпидемических мероприятий и пространственного переноса инфекции. Основным отличием разработанной модели от существующих является выделение параметров, зависящих от управляющих воздействий для чего использованы следующие допущения:

  • процесс выявления случаев ТБ представлен, как параллельно протекающие процессы активного (вероятность активного выявления случая в течение единичного интервала времени a) и пассивного выявления (вероятность выявления случая – p);
  • процесс перехода индивидов из группы выявленных в группу неактивного ТБ представлен как совокупность процессов излечения (вероятность ) и самопроизвольного выздоровления (вероятность ).

Управляющие воздействия, таким образом, влияют на значения коэффициентов в уравнениях модели, то есть являются операторными воздействиями, а возмущающие воздействия (миграционные потоки), непосредственно изменяющие численность компартментов – аддитивными.

Для определения зависимости значений входных параметров модели распространения ТБ в популяции от затрат материальных ресурсов и состояния объекта управления (популяции), в состав разрабатываемой имитационной модели включены эффекторы управляющих воздействий.

Обозначим Rл – объём ограниченного материального ресурса, затрачиваемый на лечение больных в популяции, а rл – на лечение одного больного, Cл = – эффективность процесса лечения, в качестве которой использована вероятность излечения больного в течение единичного интервала времени. Поскольку зависимая переменная связана с распределением величины, имеющей бинарный отклик (отдельный больной может быть либо вылечен, либо не вылечен), предполагается наличие статистической связи между выходным и входным параметрами в виде логистической регрессии:

(6)

при ограничении, где Слmax – максимальная эффективность лечения, rлmin – минимально допустимый уровень затрат на лечение одного больного (рис.4).



Pages:   || 2 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.