книги2 / 159

I	K.	,	(184)
	K

где:

Kк.кк —количество кислородных концентраторов, ед.;

Kкк —общая численность госпитализированных, инфицированных РВЗ, с необходимостью кислородного обеспечения, чел.

Показатель обеспеченности коечным фондом интенсивной терапии (Iит) определяется по формуле:

I		K.	,	(185)
		K

где:

Kк.ит —количество коек в ОРиИТ, ед.;

Kтб —общая численность госпитализированных инфекционных больных в ОРиИТ, чел.

Показатель обеспеченности аппаратами ИВЛ (или аналогичными аппаратами) (Iивл) определяется по формуле:

I		Kа.	,	(186)
		K

где:

Kа.ивл —количество аппаратов ИВЛ (или аналогичных аппаратов), ед.; Kивл —общая численность госпитализированных инфекционных больных с необходимостью подключения к аппаратам ИВЛ (или ана-

логичным аппаратам), чел.

Показатель обеспеченности медучреждений старшим медицинским персоналом (Iстмп) определяется по формуле:

I	K	,	(187)
	K

где:

Kстмп —показатель старшего медицинского персонала, чел.;

181

Kги —общая численность госпитализированных инфекционных больных, чел.

Показатель обеспеченности медучреждений средним медицинским персоналом (Iсрмп, ед. на 1000 чел.) определяется по формуле:

I	K	,	(188)
	K

где:

Kсрмп —показатель среднего медицинского персонала, чел.;

Kги —общая численность госпитализированных инфекционных больных, чел.

Показатель смертности по причине болезней органов дыхания (Iсод, ед. на 1000 чел.) определяется по формуле:

I		K	1000,	(189)
		K

где:

Kсод —численность умерших по причине болезней органов дыхания за месяц, чел.;

Kнп —численность населения НП, чел.

Показатель смертности по причине болезней системы кровообращения (Iсбк, ед. на 1000 чел.) определяется по формуле:

I	K	1000,	(190)
	K

где:

Kсбк —численность умерших по причине болезней системы кровообращения за месяц, чел.;

Kнп —численность населения НП, чел.

182

Показатель смертности по причине новообразований (Iсн) определяется по формуле:

	I	K	1000,	(191)
		K

где:

чел.;Kсн —численность умерших по причине новообразований за месяц,

Kнп —численность населения НП, чел.

Общий показатель смертности по причинам болезней органов дыхания, болезней системы кровообращения и новообразований в период распространения ЭРВЗ определяется по формуле:

Iсм = Iсод + Iсбк + Iсн,

(192)

где:

Iсод —показатель смертности по причине болезней органов дыхания, ед. на 1000 чел.;

Iсбк —показатель смертности по причине болезней системы кровообращения, ед. на 1000 чел.;

1000Iснчел—.показатель смертности по причине новообразований, ед. на

В МКП вероятностной оценке сиспользованием байесовского классификатора подлежат гипотезы, для анализа следующих параметров:

показатель обеспеченности коечным фондом госпитализированных инфекционных больных;

показатель обеспеченности кислородными концентраторами; показатель обеспеченности коечным фондом интенсивной терапии; показатель обеспеченности аппаратами ИВЛ (или аналогичными

аппаратами); показатель обеспеченности медучреждений старшим медицинским

персоналом; показатель обеспеченности медучреждений средним медицинским

персоналом.

183

ВМСП вероятностной оценке сиспользованием байесовского классификатора подлежат гипотезы, аналогичные гипотезам для МКП,

атакже гипотезы для прогнозирования динамики общего показателя смертности по причинам болезней органов дыхания, болезней системы кровообращения и новообразований на КТ в период распространения ЭРВЗ.

ВМКП, при получении сведений отекущем уровне обеспеченности населения ресурсами медицинской помощи в НП, а также о текущей эпидемиологической обстановке, осуществляются следующие действия:

1. С использованием применяемых в практике апробированных методик и моделей подготавливается прогноз распространения ЭРВЗ в НП на каждые сутки в течение ближайших 10 дней.

2. На основе подготовленного прогноза определяются расчетные показатели обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи на каждые сутки в течение ближайших 10 дней.

3. С использованием байесовского классификатора для каждого расчетного показателя обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи определяются его отклонения от прогнозируемых значений через каждые сутки втечение ближайших 10 дней, и,как следствие, непосредственные прогнозируемые значения данного показателя на соответствующий период.

4. Для каждого показателя обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи на основе его прогнозируемых значений определяется уровень через каждые сутки втечение ближайших 10 дней.

5. На основе прогнозируемых значений показателей обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи определяется общий уровень обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи через каждые сутки в течение ближайших 10 дней.

ВМСП, при получении сведений отекущем уровне обеспеченности населения ресурсами медицинской помощи в НП, а также о текущей эпидемиологической обстановке, осуществляются следующие действия:

1. С использованием применяемых в практике апробированных методик и моделей подготавливается прогноз распространения ЭРВЗ в НП через месяц от начала прогнозирования.

2. На основе подготовленного прогноза определяются расчетные показатели обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи через месяц от начала прогнозирования.

184

3.С использованием байесовского классификатора для каждого расчетного показателя обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи определяется его отклонение от прогнозируемого значения через месяц от начала прогнозирования, и, как следствие, непосредственное прогнозируемое значение данного показателя через месяц от начала прогнозирования.

4.Для каждого показателя обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи на основе его прогнозируемого значения через месяц от начала прогнозирования определяется уровень обеспеченности.

5.На основе прогнозируемых значений показателей обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи через месяц от начала прогнозирования определяется общий прогнозируемый уровень обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи.

6.С использованием байесовского классификатора определяется прогнозируемая динамика уровня смертности через месяц от начала прогнозирования.

Качественная характеристика уровня каждого показателя обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи определяется по табл. 98.

Таблица 98

Критерии определения уровня показателя обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи

	Значение	Состояние	Критерии определения уровня
	уровня	обеспеченности
			Значение показателя обеспеченности ресурсами
	1	Высокое
			системы оказания медицинской помощи —
			от 0,9 включительно и более
	2	Умеренное	Значение показателя обеспеченности ресурсами
			системы оказания медицинской помощи —
			от 0,6 включительно и не более 0,9
	3	Ниже среднего	Значение показателя обеспеченности ресурсами
			системы оказания медицинской помощи —
			от 0,4 включительно и не более 0,6
	4	Низкое	Значение показателя обеспеченности ресурсами
			системы оказания медицинской помощи —
			менее 0,4

185

Общий уровень обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи, по состоянию на определенную дату, определяется по наихудшему значению показателей обеспеченности системы оказания медицинской помощи, по состоянию на указанную дату.

10.4.Выходные данные модели для прогнозирования последствий массовых заболеваний людей

Согласно [84] выходными данными ПАМ-ЭРВЗ при краткосрочном прогнозировании являются:

вероятностная оценка уровня обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи впериод эпидемии (пандемии) вирусных респираторных заболеваний;

вероятностная оценка обеспеченности коечным фондом инфекционных больных в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности старшим медицинским персоналом в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности средним медицинским персоналом в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности коечным фондом интенсивной терапии в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности аппаратами инвазивной вентиляции легких (и аналогичных аппаратов) в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности коечным фондом обеспеченным кислородным концентраторам в период распространения ЭРВЗ.

Выходными данными ПАМ-ЭРВЗ при среднесрочном прогнозировании являются:

вероятностная оценка обеспеченности ресурсами системы оказания медицинской помощи в период ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности коечным фондом инфекционных больных в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности старшим медицинским персоналом в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности средним медицинским персоналом в период распространения ЭРВЗ;

186

вероятностная оценка обеспеченности коечным фондом интенсивной терапии в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности аппаратами инвазивной вентиляции легких (и аналогичных аппаратов) в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка обеспеченности кислородным концентраторам в период распространения ЭРВЗ;

вероятностная оценка возможности увеличения смертности в период эпидемии (пандемии) вирусных респираторных заболеваний от болезней органов дыхания;

вероятностная оценка возможности увеличения общего показателя смертности в период эпидемии (пандемии) вирусных респираторных заболеваний;

вероятностная оценка возможности увеличения смертности в период эпидемии (пандемии) вирусных респираторных заболеваний от болезней кровообращения;

вероятностная оценка возможности увеличения смертности в период эпидемии (пандемии) вирусных респираторных заболеваний от новообразований.

187

Заключение

Таким образом, в данной монографии рассмотрены основные прогнозные и аналитические модели в области природных, техногенных

ибиолого-социальных угроз безопасности жизнедеятельности населения, полученные в рамках выполнения НИОКР «Разработка единых стандартов, функциональных, технических требований и прогнозноаналитических решений аппаратно-программного комплекса «Безопасный город» с требуемым нормативно-правовым и методическим обеспечением» в 2020–2022 годах.

Научная новизна разработанных прогнозных и аналитических моделей в области природных, техногенных и биолого-социальных угроз безопасности жизнедеятельности населения заключается в едином научном подходе к их созданию, а именно: в применении метода статистической обработки, основанного на теореме Байеса.

Прогнозные ианалитические модели сиспользованием байесовских классификаторов могут использоваться для широкого спектра часто проявляющихся угроз и связанных с ними кризисных ситуаций и/или происшествий.

Для эффективного реагирования на угрозы разработанные прогнозные и аналитические модели обеспечивают:

многофакторный мультивариантный анализ вероятностей их возникновения;

расчет значений параметров развития угроз на контролируемой территории;

уточнение расчетных параметров последствий угроз на контролируемой территории на основе информации, поступающей с различных систем мониторинга, и выявления угроз в режиме времени, близкому к реальному.

При этом байесовские классификаторы вобщем случае обеспечивают возможность практического применения моделей для среднесрочного

икраткосрочного прогноза угроз.

Байесовская вероятность на сегодняшний день развивается как основной метод прогнозирования с точки зрения построения и обучения нейронных сетей, в отличие от частотной вероятности (именно на ней основана сегодняшняя теория вероятности и статистики)—когда

188

вероятность определяется относительной частотой появления случайного события при достаточно длительных наблюдениях. Для большинства задач «Безопасного города» байесовские классификаторы дают лучший результат нежели методы, основанные на частотной вероятности.

Как видно из общего алгоритма применения метода Байеса и байесовских сетей, для научного прогнозирования кризисных ситуаций ипроисшествий вприродной, техногенной ибиолого-социальной сферах требуется большое количество актуальных данных для моделирования аварий и стихийных бедствий, что характерно для часто повторяющихся негативных событий.

Именно поэтому внедрение прогнозных и аналитических моделей должно осуществляться поэтапно:

опытная эксплуатация на тестовых данных; опытная эксплуатация на данных объективного контроля территорий,

поступающих с технических систем мониторинга в режиме времени, близкому к реальному;

промышленная эксплуатация.

На стадии опытной эксплуатации на тестовых данных осуществляются проверка соответствия моделей предъявляемым в техническом задании требованиям, доработка при необходимости программного обеспечения и документации. В качестве тестовых данных используются синтетические данные, которые не получены прямым измерением с помощью технических систем мониторинга, при этом по структуре соответствующие предъявляемым к ним требованиям.

На этапе опытной эксплуатации моделей на данных объективного контроля территорий, поступающих стехнических систем мониторинга

врежиме времени, близкому к реальному, осуществляются:

1)определение источников получения требуемых наблюдаемых параметров в режиме времени, близкому к реальному (технические системы мониторинга объектов и территорий, государственные и иные информационные системы и т. д.);

2)подготовка необходимых цифровых карт в форматах ГИС;

3)переобучение и дообучение моделей на базе наблюдаемых параметров в режиме времени, близкому к реальному, и цифровых карт;

4)оценка точности прогнозов, результатов их анализа и интерпретации, при необходимости — уточнение исходных данных, обучающего множества.

189

Именно на данном этапе стоит задача реализовать лучшие технологии в области мониторинга угроз и создания безопасной и комфортной среды жизнедеятельности, в том числе с учетом необходимости реализации государственной политики по импортозамещению ивозможности использовать оборудование и технологии двойного назначения.

Таким образом, внедрение прогнозных и аналитических моделей, разработанных в рамках НИОКР, способствует разработке российских решений в области мониторинга и контроля, обеспечивающих передачу вмодели соответствующей информации соконечных устройств контроля.

Методы Байеса не применимы для катастрофических ЧС, происходящих редко, но с большим ущербом. В этом случае используются методы нелинейной математики, в частности, теории катастроф и динамического хаоса [86–90].

190