Медицинские последствия чрезвычайных ситуаций в мегаполисе и возможност ь использования экспертной системы при их ликвидации (на догоспитальном этапе) 05. 26. 02 безопасность в чрезвычайных ситуациях 14

сидоров

МЕДИЦИНСКИЕ ПОСЛЕДСТВИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

В МЕГАПОЛИСЕ И ВОЗМОЖНОСТь ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПРИ ИХ ЛИКВИДАЦИИ

(на догоспитальном этапе)

05.26.02 – безопасность в чрезвычайных ситуациях

14.02.03 – общественное здоровье и здравоохранение

автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата медицинских наук

Санкт-Петербург - 2011

Работа выполнена в Федеральном государственном учреждении здравоохранения «Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины имени А.М. Никифорова» МЧС России

доктор медицинских наук профессор Хирманов Владимир Николаевич

доктор медицинских наук Бойков Алексей Александрович

Официальные оппоненты:

доктор медицинских наук профессор Новицкий Альберт Александрович

доктор медицинских наук профессор Кочорова Лариса Валерьяновна

Ведущая организация:

Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Военно-медицинская академия имени С.М.Кирова» Министерства обороны Российской Федерации

Защита диссертации состоится «10» марта 2011 года в 13:00 часов на заседании диссертационного совета Д 205.001.01 при Федеральном государственном учреждении здравоохранения «Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины имени А.М. Никифорова» МЧС России по адресу: 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 4/2.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного учреждения здравоохранения «Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины имени А.М. Никифорова» МЧС России

Автореферат разослан « 9 » февраля 2011 года

Ученый секретарь

диссертационного совета

кандидат медицинских наук М.В. Санников

Медицинские аспекты ЧС (последствия для здоровья людей, организация медицинского обеспечения, диагностика, лечение и реабилитация пораженных, прогнозирование) изучаются недостаточно – как в России, так и за рубежом (Богоявленский И.Ф., 2005; Christian M.D., 2010). В частности, в специальной литературе отсутствуют эпидемиологические сведения о медицинских последствиях, структуре и тяжести патологии у пострадавших при разнообразных ЧС, возникавших в последние годы в российских мегаполисах или крупных городах мира, об оказанной при этом экстренной медицинской помощи. Знания этого не могут быть заменены медицинскими описаниями отдельных крупных и социально значимых ЧС. При отсутствии систематических научных данных, в частности эпидемиологических сведений, не представляется возможным определить пути совершенствования организации медицинской помощи при ЧС.

Между тем, существующие принципы организации, инфраструктура и методы медицинской помощи пострадавшим в ЧС несовершенны. Об этом можно заключить при анализе ситуаций, возникавших в последнее время – крушение поезда «Невский экспресс» (на пути его следования из Москвы в Санкт-Петербург в ноябре 2009 года) или пожар в клубе «Хромая лошадь» (в Перми, в декабре 2009 года). ЧС, приводящие к поражению множества людей, создают для органов здравоохранения трудноразрешимые проблемы: возникают такие потоки пострадавших, которые могут превосходить возможности оказания медицинской помощи, в том числе и в связи с отсутствием достаточного числа специалистов-медиков, особенно в очаге поражения. В подобных случаях основные усилия зачастую бывают направлены на эвакуацию пострадавших в госпитальные медицинские учреждения (иногда значительно отдаленные от места происшествия), в то время как экстренное лечение может проводиться несвоевременно или в недостаточном объеме. Современные научные исследования, посвященные изучению вопросов оказания медицинской помощи на догоспитальном этапе при дефиците медицинских ресурсов, недостаточны.

Одним из перспективных подходов, позволяющих оптимизировать оказание медицинской помощи, особенно при массовых поражениях, характерных для ЧС, является разработка алгоритмов лечебно-диагностических действий. Алгоритмизация - необходимое условие для последующего создания медицинских экспертных систем (ЭС), то есть компьютерных программ, которые воспроизводят решения специалиста (эксперта в данной области знаний), используя для этого специальную информационную базу. Внедрение этой и других информационных технологий представляется перспективным путем усовершенствования организации медицинской помощи при ЧС.

Необходимость разработки компьютерных технологий для оказания медицинской помощи пострадавшим в ЧС признается. Созданы и в последние годы применяются устройства для передачи медицинской информации на отдаленное расстояние, вспомогательные аналитические программы для организационного обеспечения помощи при ЧС (Алексеев С.М. и соавт., 1998; Эрлих А.И. и соавт., 2003; Потехин В.М. и соавт., 2004; Филатов Б.Н. и соавт, 2005; Гончаров С.Ф., 2008). Высказывается и мнение о потребности в диагностических компьютерных системах (Фиалко В.А. и соавт., 2007). Однако ЭС для распознавания и выбора тактики лечения неотложных состояний при чрезвычайных ситуациях в догоспитальных условиях пока отсутствует.

Создание такой системы представляет собой очень сложную задачу, решение которой должно быть поэтапным. Приступая к этой работе, приходилось учитывать, в частности, отсутствие детальных эпидемиологических данных о медицинских последствиях ЧС и принципиальную необходимость в получении их. В то же время a priori не было особых оснований сомневаться, в том, что преобладающей по частоте и тяжести патологией у пострадавших в ЧС являются механические, термические и иные травмы, а главной причиной смерти – расстройства системного кровообращения (Багненко С.Ф., 2007; Cryer H.G., 2009; Shi Y.K. и соавт., 2010). Поэтому разработку ЭС представлялось целесообразным начать с систематизации алгоритмов диагностики и лечения на догоспитальном этапе при травматических поражениях в зависимости от состояния кровообращения (в частности, артериального давления – важного индикатора состояния гемодинамики). Практическая польза создаваемой ЭС должна заключаться в том, чтобы с её помощью возместить дефицит медицинских ресурсов (времени, оборудования, специалистов). Дополнительное значение новой системы может состоять в возможности сбора с её помощью новой информации, полезной для анализа эффективности распознавания, лечения, прогнозирования, а также для организации и управления ликвидацией медицинских последствий ЧС. Тем временем уже на раннем этапе предстояло оценить эффективность ЭС и целесообразность ее использования.

1. 
   Представить эпидемиологическую характеристику медицинских последствий чрезвычайных ситуаций, возникающих в современном мегаполисе.
   
2. 
   Проанализировать опыт медицинского догоспитального обеспечения при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций.
   
3. 
   Охарактеризовать патологию (структуру, частоту, тяжесть) у пострадавших в чрезвычайных ситуациях.
   
4. 
   В группе пациентов с травматическими поражениями оценить нарушения артериального давления, как важного диагностического критерия наиболее опасного осложнения травмы – шока.
   
5. 
   Разработать систему алгоритмов диагностики и лечения пациентов с травматическими поражениями с учетом уровня артериального давления. Создать на основе этих алгоритмов экспертную систему для помощи пострадавшим с этой патологией.
   
6. 
   Оценить эффективность экспертной системы и обосновать возможности ее использования при ликвидации медицинских последствий чрезвычайных ситуаций.
   

1. 
   Современный мегаполис подвержен риску возникновения чрезвычайных ситуаций – около 17,5 таких случаев на 1 млн. населения в год, приводящих к ранениям 64,6 и гибели 35,7 граждан (на 1 млн./год). Готовность к экстренному медицинскому реагированию на эти происшествия в целом обеспечена эффективной работой городского территориального центра медицины катастроф, однако при чрезвычайных ситуациях с большим числом пострадавших возникает дефицит медицинских сил.
   
2. 
   Адекватность медицинского обеспечения ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций зависит от количества пострадавших даже в мегаполисе с развитой инфраструктурой здравоохранения. Одномоментное появление более 25 пострадавших (что вероятнее при террористических актах и катастрофах биологического, природного или социального происхождения) приводит к дефициту медицинских сил в очаге чрезвычайной ситуации.
   
3. 
   Использование экспертной системы, предназначенной для диагностики и лечения на догоспитальном этапе и апробированной у больных с травматической патологией, является методом, который по эффективности не уступает традиционному принятию решений квалифицированными специалистами в отношении диагноза и лечения. В то же время эта технология позволяет возместить дефицит квалифицированных медицинских сил в очаге происшествия и за счет этого повысить эффективность оказания помощи на догоспитальном этапе.
   

Исследование проводилось в два этапа. На первом этапе ретроспективно проанализированы все ЧС, имевшие место в Санкт-Петербурге в 2006-2007 годах. Сведения о структуре ЧС, их медицинских последствиях, особенностях медицинского обеспечения ликвидации последствий ЧС, о характере патологических состояний у пострадавших в ЧС было необходимо собрать для выбора и адаптации лечебно-диагностических алгоритмов ЭС.

Материалом для этого послужили: 161 документ «Донесения о чрезвычайных ситуациях» (учетная форма №166/у-96), 923 документа «Первичная медицинская карта пораженного (больного) в чрезвычайной ситуации» (учетная форма № 167/у-96). Эти протоколы были оперативно составлены в территориальном центре медицины катастроф и гражданской обороны Санкт-Петербургского государственного учреждения здравоохранения «Городская станция скорой медицинской помощи». Проанализированы 172 «Карты вызова скорой медицинской помощи» (учетная форма № 110/у), в которых врачами скорой помощи описано состояние пациентов, пострадавших при ЧС (в дальнейшем этот источник информации именуется картой вызова). На основании этих документов изучены показатели артериального давления у пострадавших от травм.

Проанализированы типы ЧС и их последствия, а также источники информации о происшествиях. В зависимости от происхождения все ЧС разделены на дорожно-транспортные происшествия (ДТП), пожары и другие техногенные аварии, социальные конфликты, террористические акты, а также чрезвычайные события, вызванные биологическими и природными причинами. ДТП были сгруппированы в зависимости от места их возникновения (город, пригородные транспортные магистрали), состава объектов и субъектов аварии (пассажирский автотранспорт, другие автомобили, пассажиры, пешеходы). Среди пожаров выделены происшествия на жилых и нежилых объектах. Определены масштабы ЧС: локальные (до 10 пострадавших), муниципальные (от 10 до 50) и региональные (50 – 500 пострадавших). ЧС с числом пострадавших 10 и более человек были условно названы масштабными и выделены в специальную группу.

Определено количество пострадавших при ЧС: погибших и санитарных потерь. Оценен вклад каждого случая ЧС определенного типа в совокупность медицинских последствий. Проведена оценка медицинского обеспечения ликвидации последствий ЧС. Изучено участие различных бригад скорой медицинской помощи (СМП). Определены показатели адекватности медицинского обеспечения на догоспитальном этапе в зависимости от типа ЧС и количества пострадавших при них.

Характер и встречаемость патологии определены при анализе данных о 874 из 923 человек, пострадавших при ЧС. Установлен характер поражений, развившихся у каждого пострадавшего. Основной патологией у них были травматические повреждения. Для оценки медицинских последствий ЧС было целесообразным разделить всех пострадавших на четыре группы в зависимости от тяжести поражений, а именно, среди санитарных потерь выделены три группы – с легкими (n=342), среднетяжелыми (n=155) и тяжелыми (n=73) поражениями, а погибшие до прибытия медицинской помощи (n=304) отнесены к четвертой группе.

На втором этапе исследования сформирована система алгоритмов диагностики и лечения, предназначенных для использования у пациентов с травмами в догоспитальных условиях, при этом учитывалось артериальное давление. Разработаны алгоритмы для следующих ситуаций: «Артериальная гипотензия при синдроме шока», «Тенденция к артериальной гипотензии и угроза развития шока», «Гипертонический криз», «Осложненный гипертонический криз». При составлении алгоритмов учитывались результаты, полученные на первом этапе исследования, и современные официальные рекомендации экспертных врачебных сообществ по диагностике и лечению этих состояний. Алгоритмы положены в основу ЭС, разработанной с помощью средства для программирования MS Visual Studio 2003.

ЭС состоит из взаимосвязанных компонентов: алгоритмы экстренной медицинской помощи, база знаний, программы, интерфейс (рис. 1).

Рис. 1. Модель экспертной системы.

Ядром ЭС являются программы – логические процедуры, обеспечивающие работу алгоритмов, базы знаний, интерфейса, и обрабатывающие информацию для составления экспертных решений. Принцип функционирования, строение ЭС становится понятным на примере ее работы (рис. 2).

Рис. 2. Схема поэтапной работы экспертной системы.

В первую очередь посредством интерфейса в экспертную систему вводится информация об обстоятельствах ЧС. Это обеспечивает выбор системой алгоритмов диагностики, которые оптимальны для данной ситуации. Предварительный план диагностики генерируется экспертной системой на основании тех очевидных ведущих синдромов, введенных посредством интерфейса врачом (спасателем), которые было возможно оценить сразу (отсутствует сознание, имеются явные признаки травмы, наружное кровотечение, удушье и т.п.). Предварительный план диагностики предопределяет, какие диагностические алгоритмы и в какой последовательности будут использованы экспертной системой. Шаг за шагом, следуя алгоритму, ЭС запрашивает диагностические данные, которые вводятся врачом (спасателем). На основании полученной информации устанавливается синдромный диагноз, который предопределяет, какие алгоритмы лечения должны быть использованы. Сокращенный пример алгоритма «Артериальная гипотензия при синдроме шока» приведен на рис. 3.

Рис. 3. Общая схема алгоритма «Артериальная гипотензия при синдроме шока» (АД–артериальное давление, ЧСС–частота сердечных сокращений).

Апробация ЭС и оценка ее эффективности проводились в приемном отделении Санкт-Петербургской городской больницы №3, работающей в режиме круглосуточного оказания экстренной медицинской помощи населению. Это учреждение было выбрано в качестве места для апробации по следующим соображениям. Во-первых, для испытания научных разработок на данном уровне их реализации, невозможно получить официальное разрешение для непосредственного участия в ликвидации последствий в зоне ЧС. Во-вторых, для апробации ЭС не имело значение, пострадали эти пациенты в результате ЧС или подобных им, но не столь масштабных происшествий. Поэтому условия приемного отделения стационара, круглосуточно работающего в режиме оказания экстренной медицинской помощи, можно считать адекватными для апробации системы алгоритмов диагностики и лечения пациентов с травматическими повреждениями.

Обследован 101 пациент (в возрасте от 20 до 90 лет, в среднем 5019 лет), доставленный бригадами СМП в приемное отделение с патологией, развившейся вследствие внешних причин (ДТП, пожары, несчастные случаи). Наряду с оценкой эффективности работы ЭС при этом регистрировались показатели артериального давления, измеренного на догоспитальном этапе и в лечебном учреждении.

Соблюдались этические принципы проведения клинических исследований. Исследование выполнялось независимо от диагностических действий врача приемного отделения больницы и одновременно с ними. Научная работа не влияла на лечебно-диагностический процесс, проводимый в учреждении здравоохранения. Индивидуальная медицинская информация о пациенте заносилась врачом-исследователем посредством интерфейса в ЭС. После окончания диагностических процедур врач-исследователь регистрировал диагнозы, выставленные ЭС, и предварительные диагнозы врачей, установленные и записанные в истории болезни, для последующего их сопоставления.

Регистрировались все лечебные процедуры, выполненные врачами бригад СМП на догоспитальном этапе (в течение одного часа до момента поступления пациента в больницу), и экстренные назначения врачей приемного отделения (в течение часа после поступления в него). Данную информацию исследователь получал из сопроводительного листа и истории болезни. Лимиты времени введены по следующим соображениям: лечебные алгоритмы ЭС рассчитаны для использования на догоспитальном этапе (поэтому учитывалась терапия, назначенная врачами скорой помощи), кроме того, алгоритмы не учитывают методы лечения, осуществление которых возможно только в госпитальных условиях. В приемном покое (при отсутствии необходимости в реанимационных мероприятиях и оперативном лечении) поначалу оказывается квалифицированная помощь, схожая с мероприятиями на догоспитальном этапе (инфузионная терапия, иммобилизация и т.п.).

Об эффективности работы алгоритмов судили по показателям чувствительности и специфичности метода. Для их определения использована четырехпольная таблица для оценки алгоритмов диагностики (табл. 1а) и лечения (табл. 1б).

Эффективность алгоритмического выбора метода лечения оценивалась на основании совпадения или несовпадения выводов в отношении основных принципов лечения (катетеризации вен, мер гемостаза, инфузионной плазмозамещающей терапии, обезболивания, основных средств симптоматического или патогенетического лечения, вентиляции легких, оксигенотерапии, коррекции гипо- или гипертензии, иммобилизации).

Четырехпольная таблица оценки алгоритмов диагностики

Четырехпольная таблица оценки алгоритмов лечения

Сопоставлены затраты времени, необходимого для постановки диагноза врачом и с помощью ЭС. Проанализированы ситуации расхождения в тактиках лечебно-диагностических мероприятий, которых придерживаются врачи приемного покоя и тех, что предложены ЭС. Изложен опыт применения в экстренных ситуациях автоматизированного измерителя артериального давления у пациентов с травмами. Изложен опыт разработки и использования ЭС при оказании экстренной медицинской помощи.

Таким образом, всего было изучено 1 256 документов, обследован 101 пациент. В целом изученные документы охватили 1 357 наблюдений.

Математический анализ материала проводилась с использованием Microsoft Office Excel 2003 и статистического пакета StatSoft STATISTICA 6.1.