WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Степанян Иван Викторович

НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И БИОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫМИ РИСКАМИ В МЕДИЦИНЕ ТРУДА

14.02.04 – Медицина труда

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук

Москва – 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении «Научно-исследовательский институт медицины труда» Российской академии медицинских наук (ФГБУ «НИИ МТ» РАМН).

Научный Денисов Эдуард Ильич консультант: доктор биологических наук, профессор Официальные Рыжов Анатолий Яковлевич оппоненты: доктор биологических наук, профессор, ФГБОУ ВПО Тверской государственный университет, заведующий кафедрой биомедицины Капцов Валерий Александрович член-корреспондент РАМН, доктор медицинских наук, профессор, ФГУП ВНИИ железнодорожной гигиены Роспотребнадзора, заместитель директора Бобров Александр Федорович доктор биологических наук, профессор, ФБГУ Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России, главный научный сотрудник Ведущая Государственное бюджетное образовательное учреждение организация: высшего профессионального образования «Казанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации.

Защита состоится « » 2012 года на заседании диссертационного совета Д.001.012.01 при Федеральном государственном бюджетном учреждении «Научно-исследовательский институт медицины труда» Российской академии медицинских наук по адресу: 105275, г. Москва, проспект Буденного, 31.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБУ «НИИ МТ» РАМН по адресу 105275, г. Москва, проспект Буденного, 31.

Автореферат разослан «___» ________________ 2012 года

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор биологических наук, профессор Рубцова Нина Борисовна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Задача медицины труда – сохранение и укрепление здоровья работников, обеспечение здоровья их будущего потомства как трудового и оборонного потенциала страны (Измеров Н.Ф., 2008). В «Стратегии национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года» одной из главных угроз в области экономического роста названа прогрессирующая трудонедостаточность. Концепция развития здравоохранения в Российской Федерации до 2020 г. предусматривает «…обеспечение безопасных и комфортных условий труда, базирующихся на гигиенических критериях оценки профессионального риска вреда здоровью работников».

Принятый ВОЗ Глобальный план действий по здоровью работающих на 2008-2017 г.г. поставил задачу внедрения доказательных данных в профилактические действия.

В 2011 г. в Трудовой Кодекс РФ (ст. 209) введены понятия «профессиональный риск» и «управление профессиональными рисками» как «комплекс взаимосвязанных мероприятий, включающий в себя меры по выявлению, оценке и снижению уровней профессиональных рисков». Однако, последнее определение требует строгого научного анализа и развития с позиций теории оптимального управления по академику Понтрягину Л.С. (1975) с учетом специфики медицины труда на базе «принципа максимума» с включением элементов обратной связи, учитывающих данные аттестации рабочих мест и медосмотров. В научной литературе представлено много работ по оценке риска (Капцов В.А. и др., 1993; Жеглова А.В., 2009 и др.), но лишь единичные связаны с управлением им (Измеров Н.Ф., Ткачев В.В., Соболев В.В., 1995;

Измеров Н.Ф., Денисов Э.И., Молодкина Н.Н., 1998). По этим причинам задача разработки научных основ управления профессиональными рисками (УПР) является актуальной.

В России в 2009 г. в структуре профзаболеваний, по данным центров профпатологии (Котенко К.В., Бушманов А.Ю., Бирюков А.П., 2010), нейросенсорная тугоухость составляла 37,1%, вибрационная болезнь – 24,9%, заболевания органов дыхания – 17,2% и заболевания опорно-двигательного аппарата (радикулиты) – 16,1%. Эти данные обуславливают приоритет профилактики профзаболеваний от физических факторов и прежде всего пылевой этиологии, т.к. больные пневмокониозом и силикозом по показателю DALY не доживают 17 и 22 года соответственно (Zhong Y., Li D. 1995).

Отечественная школа медицины труда внесла значительный вклад в изучение этиологии, патогенеза, разработку методов диагностики, лечения, реабилитации и профилактики профессиональной патологии от физических факторов. Следует отметить работы отечественных гигиенистов (АндрееваГаланина Е.Ц., 1954; Орлова Т.А., 1958, 1964; Малинская Н.Н., 1963, 1970;

Бутковская З.М., 1973; Денисов Э.И., 1965, 1994; Шкаринов Л.Н., 1978;

Суворов Г.А., 1979; Элланский Ю.Г. 1987; Старожук И.А., 1989; Прокопенко Л.В., 1989; Курьеров Н.Н., 2010 и др.), а также клиницистов (Артамонова В.Г., 1962; Метлина Н.Б., 1956; Дрогичина Э.А., 1963; Милков Л.Е., 1968; Тарасова Л.А., 1985; Плюхин А.Е., 1993; Бурмистрова М.А., 1992; Лагутина Г.Н., 1998 и др.), физиологов труда (Розенблат В.В., 1961, 1996; Мойкин Ю.В., 1968;

Амиров Н.Х., 1985; Рыжов А.Я., 1987; Матюхин Н.В., 1990; Устьянцев С.Л., 1994 и др.). В последнее десятилетие появился ряд новых работ по неблагоприятному влиянию физических факторов (Рукавишников В.С. и др., 2003; Широков В.А., 2005; Шпагина Л.А., 2006, 2011; Потеряева Е.Л. и др., 2008 и др.).

В медицине труда управление рисками должно основываться на принципах доказательной медицины (Флетчер Р. и др., 1998; Власов В.В., 2002;

Гринхальх Т., 2004 и др.) и, в частности, доказательности в медицине труда (Денисов Э.И. и Чесалин П.В., 2006). Это предполагает не только количественную оценку риска, но и прогнозирование вероятности нарушений здоровья, а также их каузацию (установление связи с работой) для эффективного управления профессиональными рисками.

В связи с прогрессом науки и технологий наметился новый научный тренд – BNIC (НБИК)-конвергенция (от слов нано-, био-, инфо-технологии и когнитивная наука) (Roco M., Bainbridge W., 2002), в русле которого биоинформационные технологии перспективны для решения актуальных задач медицины труда. Этот тренд, основанный на методах медицинской кибернетики, информатики и т.п. развивается в медицине и биологии и перспективен для выявления скрытых резервов мозга и повышения продуктивности интеллектуального труда, что открывает перспективы качественного роста возможностей человека (Ковальчук М.В., 2011;

Скрябин К.Г., 2011). В.И. Вернадский ещё в 1930-х годах отмечал, что «биосфера перерабатывается научной мыслью социального человека в ноосферу".

В этой связи для медицины труда полезен опыт двух направлений:

- биоинформационные технологии, основанные на методах статистики и информатики применительно к задачам геномики и др. в биологии и медицине (White O., 1995; Torshin I.Y., 2006; Скулачев В.П., 2008; Скрябин К.Г., 2010), - когнитивные науки как сплав психофизики, психологии, нейробиологии, исследований в сфере искусственного интеллекта, математической логики, лингвистики, философии и неврологии с целью выявления скрытых резервов мозга и повышения продуктивности интеллектуального труда (Лангаккер Р.У., 1992; Лакофф Дж., 1996; Борисюк Г.Н. и др., 2002; Скрябин К.Г., 2010), что важно в эпоху экономики знаний.

Вышеуказанное определяет актуальность разработки научнометодических основ риск-менеджмента в медицине труда с учетом руководящих принципов ГОСТ Р ИСО 31000-2010 «Риск-менеджмент.

Принципы и руководство», в частности, его медико-биологических аспектов в виде логико-математических построений и когнитивных решений с практической реализацией на базе современных биоинформационных технологий. Это необходимо для научно-обоснованного прогнозирования вероятности нарушений здоровья и каузации выявляемых нарушений здоровья с целью управления профессиональными рисками.

На основе методологии профессионального риска в медицине труда (Измеров Н.Ф. и др., 1993; Капцов В.А. и др., 1993; Измеров Н.Ф. и Денисов Э.И., 2001, 2003) появляются работы по количественной оценке профессионального риска для разных видов нарушений здоровья, в т.ч.

репродуктивного здоровья работников и здоровья их детей (Березин И.И., 1998;

Гайнуллина М.К., 2001 и др.). Имеются неблагоприятные физические факторы, вызывающие последствия высокой социальной значимости, среди них бронхолегочная пылевая патология у шахтеров. В связи с этим актуальны исследования по раннему распознаванию признаков профзаболеваний пылевой этиологии, основанные на анализе изменений функции дыхания при помощи искусственных нейронных сетей как варианта биоинформационных систем.

Важной научно-практической задачей является разработка компьютерных интерактивных программ в Интернете для прогнозирования и каузации нарушений здоровья от ведущих вредных факторов условий труда, с тем чтобы создать электронную библиотеку знаний по медицине труда как часть современной системы управления профессиональными рисками (Сафонов А.Л., 2011), а также дистанционного информирования и консультирования работодателей (Шохин А.Н., 2011), работников и специалистов.

Цель исследования – разработка научно-методических основ управления профессиональными рисками с применением биоинформационных технологий для прогнозирования и каузации (установления связи с работой) нарушений здоровья работников (на примере физических факторов), а также их реализация в виде информационной базы знаний и компьютерных программ с доступом через Интернет.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

1. Разработка (на основе методологии профессионального риска и с учетом современных научных трендов) теоретических и методических аспектов рискменеджмента – принципов прогнозирования, логики и архитектуры построения моделей и практических вопросов (алгоритмы прогнозирования и каузации и их компьютеризация) для управления профессиональными рисками.

2. Анализ возможностей биоинформационных систем и разработка структурной схемы и алгоритма управления профессиональными рисками на основе прогнозирования и каузации с помощью когнитивных алгоритмов (нейронные сети, генетические алгоритмы) для профилактики профессиональных заболеваний и болезней, связанных с работой.

3. Разработка методических основ распознавания ранних признаков нарушения функции дыхания у шахтеров-угольщиков, нейросетевой кластерный анализ специфических эффектов влияния постоянного и импульсного шума на орган слуха, разработка когнитивных алгоритмов анализа отдаленных генетических последствий влияния родительских факторов риска и распознавания врожденных пороков развития у детей, а также разработка биоинформационных систем и их апробация.

4. Разработка бионических моделей зрительного и слухового анализаторов на основе теории функциональных систем Анохина П.К. для повышения безопасности труда, а также изучение биологических принципов и схем создания функциональной музыки и музыкальной терапии для профилактики утомления.

5. Биоинформационный анализ организации наследственной генетической информации для целей профилактики, а также возможностей медикосоциальной двигательной реабилитации и нейропротезирования детей с врожденными пороками развития (ВПР) и пострадавших от травм или профзаболеваний работников.

6. Структурно-информационная адаптация методик расчета вероятности профзаболеваний основных нозологических форм от шума, локальной и общей вибрации и др. и составление компьютерных программ для практического использования службами охраны и медицины труда.

7. Разработка алгоритмов количественной оценки связи нарушений здоровья с работой (боли внизу спины и варикозная болезнь нижних конечностей) и составление компьютерных программ в помощь врачампрофпатологам для экспертизы связи болезней с профессией.

8. Создание экспертно-аналитической системы в виде интерактивного справочника-директория в Интернете с расчетной и справочной частью по основным вредным производственным факторам и нозологическим формам профзаболеваний для управления профессиональными рисками.

Научная новизна и теоретическая значимость работы.

1. На базе принципов риск-менеджмента, методологии профессионального риска в медицине труда, теории функциональных систем, требований доказательной медицины и с учетом таксономии медицины труда разработаны научно-методические основы управления профессиональными рисками с учетом специфики формирования нарушений здоровья работников.

2. Введены новые трактовки категорий биоинформатики как биологической науки на медико-биологические и социальные категории медицины труда (потери слуха, врожденные пороки развития, бронхолегочная патология шахтеров и др.). Разработаны принципы управления, логика и архитектура построения прогностических моделей, а также биоинформационные технологии прогнозирования и каузации (установления связи с работой) нарушений здоровья при действии вредных факторов условий труда.

3. Установлена зависимость между спектральными паттернами дыхания и признаками нарушений дыхательной системы, а также разработана методика распознавания данных акустической спирометрии для экспресс-анализа ранних признаков профзаболеваний пылевой этиологии у шахтеров-угольщиков.

4. Методами нейросетевого моделирования выявлена специфика динамики формирования нарушений слуха при действии импульсных шумов в сравнении с постоянными для работников шумных профессий. Научно обоснована и разработана нейробионическая модель прогнозирования вероятности формирования врожденных пороков развития у детей в зависимости факторов риска матери.

5. Проведен молекулярно-генетический анализ строения митохондриальной ДНК человека на основе нейросетевых моделей и с позиции биоинформатики обоснована перспективность медико-социальной реабилитации для восстановления зрительных, слуховых и двигательных функций методом нейропротезирования работников, а также детей с ВПР.

6. Разработаны медико-биологические подходы к синтезу консонантных музыкальных секвенций в новых пентаграммных строях, сопряженных с генетическим кодом для функциональной музыки как одного из перспективных направлений профилактики утомления и улучшения настроения с потенциалом продления трудового долголетия.

7. Разработан междисциплинарный подход к построению комплекса моделей прогнозирования и каузации для профилактики профзаболеваний основных нозологий (от шума, локальной и общей вибрации) как инструмента высокотехнологичной медицинской помощи работающему населению.

Практическая значимость работы и внедрение в практику.

1. Разработан и реализован банк знаний по медицине труда в виде экспертно-аналитической системы, основанной на принципах доказательной медицины и современных биоинформационных технологиях.

2. Разработаны и отлажены программы (программно-аппаратная платформа и среда разработки) для оценки и прогнозирования вредного влияния физических факторов (шума, локальной и общей вибрации), а также каузации нарушений здоровья при выраженных ортостатических нагрузках и многофакторных воздействиях (физические нагрузки, вибрация и др.) на боли внизу спины.

3. Разработаны и представлены аналитические методы и прикладные программы для экспресс-анализа состояния функции дыхания методом акустической спирометрии для мониторинга и управления рисками профзаболеваний пылевой этиологии у шахтеров-угольщиков.

4. Разработаны аналитические методы и пакет прикладных программ для выявления ВПР у детей с учетом факторов риска родителей для снижения вероятности формирования этих социально значимых нарушений здоровья.

5. Доказана полезность использования биоинформационных подходов для оценки и управления профессиональными рисками, в том числе при многофакторных воздействиях на примере реализации электронной интерактивной библиотеки в Интернете «Оценка профессионального риска» для дистанционного информационного обслуживания работодателей, работников и специалистов разных профилей в области охраны здоровья работников.

Материалы исследований реализованы в разработках:

- Методология выявления и профилактики заболеваний, связанных с условиями труда. Методические рекомендации (Утв. Научным советом № РАМН по медико-экологическим проблемам здоровья работающих 13 мая 2010г.), - Прогнозирование воздействия вредных факторов условий труда и оценка профессионального риска для здоровья работников. Методические рекомендации (Утв. Научным советом № 45 РАМН по медико-экологическим проблемам здоровья работающих 9 ноября 2010 г.), - Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009616940. Оценка индекса профессионального риска (ОИПР). Авторы:

Степанян И.В., Денисов Э.И., Челищева М.Ю. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 14 декабря 2009 г., - Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011610345. Статистическая оценка связи нарушений здоровья с работой (СОС). Авторы: Денисов Э.И., Степанян И.В., Челищева М.Ю.

Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 11 января 2011 г.

Практические результаты диссертационного исследования используются для управления профессиональными рисками в отечественных организациях и на двух предприятиях Австралии: производственно-строительной компании «Securasil PTY LTD» и горнодобывающих предприятиях компании «Midnight Opals». В сотрудничестве с Московской государственной консерватории им.

П.И. Чайковского ведется разработка теории и практических приложений функциональной музыки для отдыха и труда.

Апробация работы. Результаты исследований, отражающие основные положения диссертации, заслушаны и обсуждены (Постановление №18, протокол №6 от 17 мая 2011 г.) на Бюро Отделения профилактической медицины РАМН.

Они также доложены на 12 всероссийских, 9 международных и зарубежных научно-практических конференциях, съездах и конгрессах (20062012 г.г.), в том числе на VI, VIII, IX и X Всероссийских конгрессах «Профессия и здоровье», “Euronoise-2006” (Тампере, Финляндия, 2006), «Symmetry» (Будапешт, Венгрия, 2010), 12-й Международный симпозиум «Environmental Issues and Waste Management in Energy and Mineral Production» (Чехия, Прага, 2010).

Апробация диссертационной работы проведена на заседании Проблемной комиссии “Научные основы медицины труда” Научного совета № 45 РАМН по медико-экологическим проблемам здоровья работающих 9 февраля 2012 г.

Личный вклад соискателя. Теоретические и методические исследования и разработки выполнялись на базе ФГБУ «НИИ МТ» РАМН в рамках плановой тематики (руководитель тем академик РАМН Измеров Н.Ф.):

- «Научное обоснование совершенствования системы сохранения и укрепления здоровья работающего населения России» (2006-2008 г.г.), № гос. регистрации 02200954218, - «Научное обоснование критериев и системы интегральной оценки профессионального риска нарушений здоровья работников с позиций доказательной медицины» (2009-2011 г.г.), № гос. регистрации 01200954780.

Автором определены цель и задачи работы, объём и методы исследований, проведен поиск и анализ литературы по теме исследования, выполнен сбор, анализ и обобщение полученных материалов, разработаны компьютерные алгоритмы и программы, сделаны выводы, разработаны практические рекомендации. Автору принадлежит основная роль в формулировании задач, выборе подходов к их решению, анализе результатов и их обобщении.

Разработка метода экспресс-анализа данных акустической спирометрии выполнена совместно с сотрудниками кафедры Электротехники и информационных систем МГГУ д.т.н. Шкундиным С.З. и к.т.н. Карпишуком А.С., а исследования диагностических возможностей этого метода проведены на базе Центра профпатологии в г. Шахты Ростовской области при содействии главврача центра д.м.н. Пиктушанской И.Н. Исследования по оценке риска ВПР выполнены на базе Центра планирования семьи и репродукции г. Москвы, в котором рождаются ежегодно примерно 10% всех новорожденных г. Москвы.

Этот раздел выполнен совместно с сотрудником лаборатории профилактики нарушений репродуктивного здоровья работников ФГБУ «НИИ МТ» РАМН к.м.н. Голованевой Г.В. Гигиенические и клинические аспекты работы выполнены совместно со специалистами Магнитогорского металлургического комбината: руководителем МСЧ д.м.н. профессором Шеметовой М.В. и врачом-неврологом к.м.н. Челищевой М.Ю. Совместно с д.б.н. Денисовым Э.И.

обобщены и сформулированы принципы управления профессиональными рисками в медицине труда. Алгоритм оценки и управления профессиональным риском на примере формирования болезней органов дыхания при экспозиции аэрозолей преимущественно фиброгенного действия (АПФД) и пыли реализован совместно с к.м.н. Морозовой Т.В. Функциональные свойства семейства пентаграммных строев, сопряженных с генетическим кодом (Petoukhov S., 2010) для профилактики утомлений изучены при участии декана композиторского факультета Московской государственной консерватории им.

П.И. Чайковского профессора Коблякова А.А. Использовались также литературные данные, в т.ч. из сети Интернет.

Разделы работ, предмет и объемы исследований приведены в табл. 1.

Экспериментальная часть работы выполнена автором совместно с соавторами публикаций, расчетная часть – самостоятельно. Доля личного участия автора составляет: в выборе научно-методических подходов и формировании дизайна исследования – 100%, получении и обработке первичного материала – 60%, в формировании исходных баз данных – 100%, в обобщении, анализе и интерпретации результатов исследований – 100%.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 45 научных работ, в т.ч. 15 статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов научных исследований, и монография в международном академическом издательстве.

Положения, выносимые на защиту.

1. Современная система управления профессиональными рисками с учетом требований доказательной медицины должна базироваться на методологии профессионального риска в медицине труда с усовершенствованными блоками прогнозирования и каузации нарушений здоровья и реализовываться с помощью биоинформационных технологий.

2. При построении моделей прогнозирования и каузации в медицине труда необходимо учитывать медико-социальную парадигму, феноменологию фактора и особенности формирования нарушений здоровья, основываясь при этом на фундаментальных дозо-эффективных закономерностях.

3. Для ранней диагностики признаков нарушения функции дыхания при воздействии пылевых нагрузок целесообразно применять нейросетевой вариант анализа объективных спирометрических данных. Кластеризация данных для здоровых и больных рабочих может служить методической базой для решения данной задачи.

4. Методы нейросетевого моделирования позволяют выявить специфику динамики формирования нарушений слуха при действии импульсных шумов в сравнении с постоянными для работников шумовых профессий.

5. Биоинформационная модель формирования нарушений здоровья детей в зависимости от факторов риска родителей позволяет прогнозировать врожденные пороки развития еще на этапе планирования беременности.

Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 2страницах, содержит 32 таблицы, иллюстрирована 68 рисунками. Работа состоит из введения, 7 глав, заключения, выводов, списка литературы, содержащего 242 источника, включая 145 отечественных и 97 иностранных, и 12 приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

И ЕЕ РЕЗУЛЬТАТЫ Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе приведен обзор состояния проблемы УПР в медицине труда: представления о рисках в исторической ретроспективе и действующая система оценки профессионального риска, обобщен зарубежный и отечественный опыт по управлению ими. Обобщены современные взгляды на приложения биоинформационных систем в кибернетике медицины труда.

Задачи управления, прогнозирования и каузации являются одними из проблемных в медицинской науке. Давыдовский И.В. в работе "Проблема причинности в медицине (этиология)" (1962 г.) привел слова Павлова И.П.:

"Общеизвестно, что этиология - самый слабый отдел медицины", а также рассмотрел вопросы моделирования болезней. Винер Н. признал первенство Анохина П.К. в установлении кибернетических свойств организмов и обратной афферентации, которую он позже назвал обратной связью.

В обзоре рассмотрена методология профессионального риска на примере шахтеров-угольщиков. Оценены возможности биоинформационных технологий и когнитивных наук для решения задач медицины труда, что определило дизайн, направление и методы исследования.

Вторая глава посвящена материалам и методам исследования, в ней решаются вопросы риск-менеджмента («risk management») как теоретические и методические аспекты (принципы, инфраструктура, алгоритмы), что согласно ГОСТ Р ИСО 31000-2010 шире, чем управление рисками («managing risk») как применение этой архитектуры; последнее реализовано в виде приложений в интерактивном справочнике-директории.

В соответствии с поставленной задачей были использованы гигиенические, социально-гигиенические, экспериментально-клинические и логико-математические методы анализа и обработки данных, методы доказательной медицины и моделирования. В качестве методической и теоретической основ применяли:

- методологию профессионального риска в медицине труда (Измеров Н.Ф., Денисов Э.И., 2003) как социально-гигиеническую основу, - теорию функциональных систем по Анохину П.К. (1971) как медико-биологическую основу, - стандарт ГОСТ Р ИСО 31000-2010 «Риск-менеджмент. Принципы и руководство» как организационную основу для внедрения разработок (рис. 1).

Изучена связь риск-менеджмента с прикладными аспектами управления профессиональными рисками, а также причинно-следственные связи «дозаэффект» на примере физических факторов в плане логики и архитектуры построения прогностических моделей для этих производственных факторов.

Рис. 1. Процесс риск-менеджмента по ГОСТ Р ИСО 31000-2010.

Звездочками (*) отмечены блоки, разработанные в диссертации и внедренные в интерактивном справочнике-директории Теоретические основы, дизайн и основные результаты исследования по разработке методологии управления профессиональными рисками приведены на рис.2.

При построении моделей и их компьютеризации использовали современные методики сбора и обработки гигиенической и клинической информации, а также модели прогнозирования риска профзаболеваний и их каузации, отвечающие требованиям доказательной медицины (Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер В., 1998), в частности, модели оценки болей в спине на базе мета-анализа 40 работ (Lotters F. et al, 2003).

Этапы и порядок обработки и оценки данных периодических медицинских осмотров (ПМО) (Денисов Э.И., Чесалин П.В., 2007) включали расчет величин отношения шансов OR, относительного риска RR и их доверительных интервалов (95% CI), а также этиологической доли EF в процентах. Для рассчитанных величин по количественной шкале (Denisov E., 1999) давали вербальную оценку степени связи нарушений здоровья с работой.

Рис. 2. Методология управления профессиональными рисками (теоретические основы, дизайн и основные результаты исследования) Был развит унитарный подход к оценке сочетанного действия вредных факторов условий труда, основанный на классификации типов взаимодействия (ВОЗ, 1981). Для построения моделей и алгоритмов необходимы соответствующие операторы суммирования, перемножения, логического выбора (, , и/или) и весовые коэффициенты взаимодействий (i, Кi ), что позволяет получать итоговые оценки интегрального риска (рис. 3).

Изучен генезис формирования нарушений здоровья (на примере потери слуха, бронхо-легочной патологии у работников и врожденных пороков развития их детей) инструментами нейробионики и биоинформатики.

Рис. 3. Логический алгоритм оценки сочетанного действия вредных факторов условий труда на основе классификации ВОЗ (1981) Были систематизированы и отобраны с позиций доказательной медицины (ДМ) модели прогнозирования вероятности профзаболеваний для физических факторов (шума, локальной и общей вибрации), модели каузации болей внизу спины от многофакторных действий (физических нагрузок, общей вибрации), а также варикозной болезни вен нижних конечностей (Измеров Н.Ф., Денисов Э.И., 2003). Эти модели с точки зрения архитектоники представляют широкий спектр функций: простых линейных и степенных регрессионных, уравнений множественной регрессии, логистических и пр. Разделы работы, предмет и объемы исследований приведены в табл.1.

Таблица 1 – Объем исследований Разделы работы Предмет исследования Объем исследований Анализ Анализ данных АРМ (по материалам 1021 рабочее место действующей Магнитогорского металлургического (агломератчики, системы комбината) для разработки компьютерной машинисты кранов, управления программы вальцовщики) профессиональ- Анализ данных ПМО (по материалам 947 работников 3 профными рисками Магнитогорского Металлургического групп (агломератчики, (УПР) комбината) для разработки компьютерной машинисты кранов, программы вальцовщики) Теоретико- Разработка принципов УПР 5 принципов методический Структурный анализ построения Анализ по 6 категориям раздел прогностических моделей для 7 моделей Составление алгоритма УПР для 16 элементов блок-схемы профилактики патологии от АПФД на примере шахтеров-угольщиков Связь физико-химических параметров Изучено 3 бинарных субмитохондриальной ДНК человека и алфавита генетич. кода, модели ФС по Анохину П.К. выявлено 2 соотношения Адаптация и от- Шум, вибрация локальная и общая, боли Построено 7 моделей работка моделей внизу спины, варикозная болезнь нижних прогноза и конечностей (по стандартам ИСО и каузации литературным данным) Разработка Распознавание признаков нарушений фун- Основная группа 42 чел., специализирован- кции дыхания по данным акустической группа сравнения ных спирометрии для шахтеров-угольщиков чел., анализировали спебиоинформацион- (г. Шахты) на основе спектрального ктры по 250 параметрам ных и анализа результатов теста ФЖЕЛ в диапазоне частот 0-1когнитивных Гц моделей Нейросетевая кластеризация Выбрано из базы данных и их практическая аудиометрических данных при 502 чел. для ИШ и 2апробация воздействии импульсного (ИШ) и чел. для ПШ рабочихпостоянного шума (ПШ) на орган слуха металлистов Распознавание врожденных пороков Исследовано 40 параметразвития у детей с учетом родительских ров для 1268 чел., группа факторов риска сравнения 791 чел.

Поисковые Нейрокибернетические модели синтеза Апробировано 7 моделей исследования и генетической музыки концептуальные Биопротезирование методом 3 подхода подходы нейроимплантации Практическая Расчет индекса профессионального риска 7 программ, до 7 приреализация для (ОИПР), оценка степени связи болезни с ложений у каждой. Обприменения – работой (СОС), расчет вероятности щий объем библиотеки интерактивный профзаболеваний от шума (Ш), вибрации, свыше 300 стр., а также онлайн локальной (ЛВ) и общей (ОВ) и др., ссылки на литературные справочник- оценка связи с работой клинических источники, в том числе директорий исходов: боли внизу спины (БС), гиперссылки на энцикловарикозной болезни ног (ВРВ) и др. педию МОТ (около 1интернет адресов) Проведена модернизация методов и алгоритмов нейробионики и биоинформатики применительно к задачам медицины труда в части управления профессиональными рисками в соответствии с теорией функциональных систем П.К.Анохина. При построении моделей сложноорганизованных систем и многофакторном воздействии (репродуктивные исходы и бронхолегочная патология) использовали методы медицинской кибернетики, а также нелинейного регрессионного анализа в виде бионических нейронных сетей и эволюционно-генетических алгоритмов (Тархов Д.А., 2005). Поскольку есть доказательства способностей искусственных нейронных сетей (ИНС) к универсальной аппроксимации (Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л. и др.

1998), для построения биоинформационных моделей УПР были рассмотрены их элементы и выбраны эффективные архитектуры и компоненты (Круглов В.В., Борисов В.В., 2001). Функцию нелинейного преобразования нейронов определили как F(x) = x/(|x|+0.5).

Вид сети Кохонена (Kohonen T., 1988), а также ее топологию и параметры подбирали экспериментально (Lampinen J., Kostiainen T., 2000). При кластерном анализе использовали отрицательное евклидово расстояние между вектором входа p и строками матрицы весов нейронов IW по формуле:

- p - IW)D(p, IW) = Для определения координат кластера использовали ( конкурирующую функцию (Медведев В., Потемкин В., 2002). Для настройки искусственной нейронной сети использовали рекуррентное соотношение, обеспечивающее коррекцию весов синапсов: если на шаге q самоорганизации при подаче входа р(q) победил нейрон i, то строку i матрицы весов IW корректировали в соответствии с правилом: iIW(q) = iIW(q-1) + (p(q)-iIW(q-1)), где – параметр, подобранный для каждой задачи экспериментально.

Для определения зоны концентрации медико-биологических данных в пространстве параметров и характеристики их распределения, существенные с точки зрения обнаружения признаков профзаболеваний, анализировали пространственное размещение нейронов, отвечающих за формирование статистически значимых кластеров. Плотность вероятности принадлежности классам оценивали посредством ядерной аппроксимации (Wasserman D., 1993), в качестве ядерных функций использовали гауссовы функции. Для исследований на методе ядерной аппроксимации использовали вероятностную нейронную сеть радиального базиса (Bishop C., 1995; Patterson F., 1996). Для моделирования анализаторов при создании и реконфигурировании синаптических весов связей и нейронов использовали нейрокомпьютер «Эмбрион» (Цыганков В.Д., 2001). Для анализа молекулярно-генетического строения митохондриальной ДНК на основе нейросетевых моделей использовали методы матричной генетики (Petoukhov S., 2010).

В третьей главе рассмотрены методологические посылки и основные методические разработки. Здоровье работника как цель медицины труда лежит в основе системы целей при таксономическом анализе системы здоровья, безопасности и социального благополучия работника. Эта цель реализуется через оценку и управление ПР. Эффективное управление предполагает наличие структуры, выполняющей функцию опережающего отражения действительности, т.е. прогнозирования; такая структура известна из теории функциональных систем Анохина П.К. (1971).

В медицине труда в триаде «оценка дозы – прогноз эффекта – его каузация» все три категории имеют вероятностную природу: величина экспозиции (уровень фактора и стаж работы, т.е. стажевая доза) и её неопределенность, вероятность нарушений здоровья, а также вероятность суждения о степени их взаимосвязи (степень связи нарушений с работой).

Анализ категорий этой триады позволил разработать логику и архитектуру построения моделей на основе дозо-эффективных зависимостей для разных неблагоприятных физических факторов с учетом специфики их действия.

Моделирование – отражение этиопатогенетической феноменологии явления – болезни или формирования нарушения здоровья. Если точная спецификация модели неизвестна, то при выборе наилучшей используется информационный критерий AIC Акайке (Akaike H., 1973) или критерий Шварца (Burnham K.P., Anderson D.R., 2002.).

Система периодических медицинских осмотров (ПМО) работников вредных профессий действует десятки лет; в последние годы развивается аттестация рабочих мест (АРМ). Обе системы зародились в разных ведомствах и действуют независимо, но их разобщенность снижает эффективность профилактики. Введение в 2011 г. в ТК РФ концепции управления профессиональными рисками (УПР) подталкивает их к объединению, возможная основа – прогнозирование и каузация нарушений здоровья как элемент обратной связи при УПР. В медицине принцип обратной связи в теории функциональных систем разработал академик Анохин П.К. (1971).

Важно положение о совместном учете данных аттестации рабочих мест и медосмотров как элементов обратных связей в системе управления профессиональными рисками. Показано, что звенья прогнозирования и каузации обеспечивают оценки априорного и апостериорного рисков с гигиенической и клинической сторон. Сравнение расчетных (по данным АРМ) и фактических (по данным ПМО) уровней морбидности – профзаболеваний (ПЗ), болезней, связанных с работой (БСР), и общесоматических болезней – позволяет оценить действенность обеих ветвей системы и настраивать их. Это выполняется за счет сигнала рассогласования, который является разностью указанных величин, характеризующих результативность АРМ и ПМО.

Структурная схема перспективной системы управления профессиональными рисками на основе данных АРМ и ПМО приведена на рис.4.

На основании проведенного теоретического анализа с использованием принципов прогнозирования нарушений здоровья в медицине труда (Денисов Э.И., Чесалин П.В., 2006), а также прогностических моделей стандартов ИСО 1999, ИСО 5349 и отечественных и зарубежных авторов (Старожук И.А., Лагутина Г.Н. 2003, Lotters F. et al, 2003) разработаны научные основы управления профессиональными рисками в медицине труда (на примере физических факторов), обобщены и сформулированы следующие принципы управления профессиональными рисками в медицине труда.

Управление риском должно проводиться на основе оценки риска с учетом его структуры и степени с этапами прогнозирования вероятности нарушений здоровья и их каузации с целью сохранения, укрепления здоровья и социального благополучия работника.

Управление риском следует проводить на основе принципа обратной связи с использованием данных мониторинга рабочей среды и здоровья работника с учетом групповых и индивидуальных факторов риска.

Управление риском следует проводить путем ограничения экспозиции вредного фактора в источнике, по пути распространения и на рабочем месте.

Защита временем должна иметь целью сохранение здоровья и продление трудового долголетия.

При управлении профессиональными рисками следует использовать научные данные, отвечающие требованиям доказательной медицины, а модель управления должна быть верифицирована.

Управление рисками должно иметь информационное обеспечение, доступное всем заинтересованным сторонам: работодателям, работникам и властям для активного их взаимодействия в целях профилактики и социальной справедливости.

Рис.4. Структурная схема перспективной системы управления профессиональными рисками на основе данных АРМ и ПМО Для реализации разработанной на базе теории функциональных систем Анохина бионической системы управления профессиональными рисками применили теоретические принципы нейробиологии и методы нейроинформатики для анализа механизмов переработки информации в нейронных сетях мозга человека-эксперта. Проанализировали систематику и критерии отбора бионических нейросетевых моделей и эволюционногенетических алгоритмов для синтеза биоинформационных моделей УПР. Для эвристического поиска бионической нейроструктуры разработали генетический алгоритм, выполняющий операции эволюционной оптимизации (кроссовера и мутации) над структурами нейронных сетей (рис.5).

Рис. 5. Пример объединения нейро-экспертов в единую сеть. Пример объединения сетей с добавлением надсети с передачей в надсеть исходных признаков. Надсеть состоит из пяти нейронов в скрытом слое Разработанные операции применены для синтеза нейросетевой структуры, распознающей медико-биологические данные для управления профессиональными рисками в медицине труда.

В четвертой главе, в соответствии с дизайном исследования, рассмотрены биомеханические аспекты акустической спирометрии и дана оценка состояния функции дыхания на основе нейросетевых технологий с целью профилактики бронхолегочной патологии у шахтеров-угольщиков.

С помощью акустического спироанализатора (Шкундин С.З., Румянцева В.А., 2001) обследовано 92 человека, среди которых 44 имели диагноз «хронический пылевой бронхит» различной степени тяжести и другие формы профзаболеваний пылевой этиологии. Поскольку прибор безынерционен и не создает препятствий измеряемому потоку, были построены спектры изменения объемной скорости форсированного выдоха (рис. 6).

Рис. 6. Набор спектров, полученных при помощи акустического спироанализатора.

Представлена спектральная мощность в диапазоне частот от до 150 Гц. На оси абсцисс отложены порядковые номера 2элементов вектора, кодирующего спектры Для распознавания данных акустической спирометрии нами был применен спектральный анализ на основе методов бионического моделирования нейронных сетей. Было произведено нейросетевое разбиение спирометрических спектров на кластеры и получено геометрическое представление центров кластеров. Анализ весовых коэффициентов нейронной сети Кохонена показал, что из всего массива данных сильно выделяются области кластеров, которые содержат маркеры нарушения функции дыхания (рис. 7). Установлено, что для бионических моделей Кохонена интеграл центроида кластеризации, соответствующий нарушению функции внешнего дыхания, меньше интегралов центроидов кластеризации, соответствующих отсутствию патологии (табл. 2,3). Анализ результатов бионического моделирования позволяет выявить выраженный минимум в области частот 10-150 Гц в 52% случаев нарушения функции дыхания. При этом достоверность распознавания признаков нарушения функции дыхания на основе нейросетевой модели Кохонена достигает 92%.

В результате серии экспериментов были отобраны сети с параметрами:

слой Кохонена – 3 нейрона: количество эпох обучения 150, параметр скорости настройки = 0.03, параметр скорости настройки смещений = 0.0001; Слой Кохонена – 16 нейронов: количество эпох обучения 150, параметр скорости настройки = 0.001, параметр скорости настройки смещений = 0.0001.

Идея другого подхода к оценке пылевой нагрузки на органы дыхания состоит в том, чтобы классифицировать спектральные портреты дыхания по установленным нарушениям и обучить прямоточную нейронную сеть (Тархов Д.А., 2005) выявлять эти признаки (табл. 4). Была разработана многослойная нейросетевая модель, которая имеет разряженную структуру синаптических связей и по результатам перекрестного тестирования позволяет отличать спектрограммы с вероятностью 72% для шахтеров-угольщиков с профзаболеваниями органов дыхания. Для синтеза нейросетевых структур применили нейро-эволюционный алгоритм. Начальная популяция состояла из ста особей. Структурный анализ нейронной сети позволил вычислить частоты спектра форсированного выдоха, позволяющие распознавать нарушения функции дыхания. Информативные участки достигают 74% протяженности спектра в диапазоне частот 0-150 Гц. На графике спектральной мощности анализируемого сигнала (рис. 7) по оси абсцисс отложены порядковые номера 250 элементов вектора, кодирующего спектры акустической спирометрии.

а) б) Рис. 7. Набор спектральных паттернов дыхания: а) кривым соответствуют центры выделенных кластеров, соответствующих значениям весовых коэффициентов обученной нейронной сети; б) вертикальными линиями отмечены значимые для выявления патологии частоты, полученные с помощью нейро-эволюционного поиска Таблица 2 – Интегралы центроидов кластеров для слоя с 3 нейронами* Номер нейрона (кластера) 1 2 Интеграл центроида 1,64 3,47 7,Наиболее вероятный диагноз – + + Таблица 3 – Интегралы центроидов кластеров для слоя с 16 нейронами * Номер нейрона (кластера) 1 2 8 Интеграл центроида 1,64 3,96 9,58 3,Наиболее вероятный диагноз – не определен + + * – обнаружение признаков нарушений, + норма Таблица 4 – Доверительный интервал обобщающих способностей разработанных нейронных сетей при доверительной вероятности =0.(p1- нижняя граница, p2 – верхняя граница доверительного интервала) Многослойная ИНС Общей ошибки Норма Обнаружение признаков нарушений p1 = 0,62 p1 = 0,59 p1 = 0,p2 = 0,84 p2 = 0,82 p2 = 0,Сеть Кохонена Кластер 1 (обнаружение Кластер 8 (норма) Кластер 16 (норма) признаков нарушений) p1 = 0,68 p1 = 0,43 p1 = 0,p2 = 0,98 p2 = 0,90 p2 = 0,Коллектив сетей Кохонена Общей ошибки Норма Обнаружение признаков нарушений p1 = 0,77 p1 = 0,82 p1 = 0,p2 = 0,94 p2 = 0,97 p2 = 0,Радиально базисная вероятностная нейронная сеть Общей ошибки Норма Обнаружение признаков нарушений p1 = 0,39 p1 = 0,38 p1 = 0,p2 = 0,65 p2 = 0,64 p2 = 0,Разработаны биоинформационные модели распознавания результатов акустической спирометрии и проведена их апробация в клинических условиях и адаптация для целей экспресс-анализа.

В пятой главе представлены биоинформационные модели зрительного и слухового анализаторов для автоматизации труда и сохранения здоровья в условиях экстремальных воздействий. Для бионического моделирования зрительного анализатора заимствовали способ обработки информации в зрительной системе млекопитающих и разработали биоинформационную систему обработки зрительных образов, поступающих на общую сенсорную матрицу коллектива бионических нейронных сетей.

Сенсорная матрица нейрокомпьютера «Эмбрион» геометрически представляет собой тор (Цыганков В.Д., 2001), так как реакция реципрокного сжимателя инвариантна относительно сдвига образа по рецептивным полям.

Установлено, что на такте, совпадающем с количеством афферентных каналов, количество активных нейронов на единицу превышает меру рассогласования между внутренним состоянием нейрокомпьютера и строками сенсорной матрицы. Эту оценку учитывали в качестве параметра модели доминанты (Ухтомский А.А., 1911) при повторном осмотре и распознавании тестовых образов. Разработанная модель реализована на сайте neurocomputer.ru.

Полученные результаты можно применять для нейрокомпьютерного моделирования различных анализаторов, в том числе слухового, например, для прогнозирования обрушений пород, а также других отделов мозга и процессов высшей нервной деятельности для обеспечения безопасности человека в сложных, экстремальных условиях, а также для распознавания дремотного состояния при выполнении монотонной операторской деятельности.

Рассмотрена феноменология психологической и физиологической акустики, функции и динамика разных звеньев слухового анализатора, а также роль фактора времени в формировании биологических эффектов шума.

Рассмотрены дозные оценки для профессиональных экспозиций шумов и вибраций (сменная, вахтовая и стажевая дозы), что позволяет управлять риском и продлевать трудовое долголетие. Они базируются на правиле «равной энергии», вытекающем из гипотезы (CHABA, 1966), что ВСП+ПСП= const.

Анализ динамики формирования временного смещения порога (ВСП) слуха (или вибрационной чувствительности при действии вибрации) позволил установить биофизические закономерности воздействия акустической энергии на слуховой анализатор и механизм формирования защиты посредством ВСП слуха. Они выражены в виде дедуктивной логико-математической модели оценки влияния шума (Денисов Э.И., 2009), показанной на рис.8.

На этой основе составлен алгоритм расчета величин ВСП слуха в зависимости от уровня шума, динамических характеристик анализатора, в частности его постоянной времени и постулируемых механизмов дезадаптации, что перспективно для экспресс-оценки и управления риском профессиональной нейросенсорной тугоухости работников шумных профессий.

Рис. 8. Биофизические закономерности воздействия акустической энергии на слуховой анализатор и механизм формирования защиты посредством ВСП слуха (пример шума уровнем L = 100 дБА, T = 30 мин, ВСП на частоте 1000 Гц): 1 – уровень воздействующего звука L; 2 – нарастание ВСП; 3 – воздействие за вычетом ВСП; 4 – спад ВСП в период восстановления при адаптации; 5 – то же при утомлении; 6 – безопасный уровень, к которому стремится кривая 3; 7 – энергия до формирования ВСП; 8 – энергия, не пропущенная за счет роста ВСП; 9 – площадь восстановления ВСП при адаптации; 10 – приращение площади восстановления ВСП при утомлении Рис. 9. Иллюстрация к самоорганизации слоя Кохонена как модели слухового анализатора. Cлева - исходный акустически сигнал. Справа – эволюция весов синапсов, входящих в i-й нейрон на каждом такте адаптации бионической нейронной сети к акустическому сигналу Свойства систем обработки биологической информации на основе самоорганизующихся нейронных сетей были применены для оценки специфических эффектов шума (рис. 9). Использовали показатели смещения порогов слуха у работающих в условиях воздействия постоянного и импульсного шума. Нейронные сети позволили изучить динамику развития специфических эффектов шума. Исходные данные представляли собой показатели порогов слуховой чувствительности у работающих при воздействии постоянного и импульсного шума (Панкова В.Б., Синева Е.Л., 2001). Были построены две нейросетевые модели: I модель формировала кластеры по стажевым группам, II модель - по порогам слуха; критерием кластеризации было разделение по видам шума. Получили разбиение показателей порогов слуховой чувствительности на кластеры (группы), кластеризация по стажевым группам показана на рис. 10, кластеры по порогам слуха показаны в табл.5.

Согласно результатам нейросетевой кластеризации, при стаже от 1 до лет глухота развивается одинаково как при импульсном, так и при постоянном шуме. Затем происходят качественные различия в динамике для различных видов шума. При импульсном шуме происходит резкий скачок при стаже 21-лет, а при стаже 11-20 лет глухота развивается равномерно.

Рис. 10. Динамика развития тугоухости от импульсного (слева) и постоянного (справа) шумов: по оси абсцисс номера групп, по оси ординат – стаж (в годах) В тоже время, при воздействии постоянного шума наблюдается иная картина: качественный скачок приходится на стаж 11-15 лет, затем от 16 до лет тугоухость развивается монотонно. Данные различия в динамике развития тугоухости являются качественными.

Таблица 5 – Распределение порогов слуха для импульсного и постоянного шумов по четырем выделенным группам Группа Тип шума 1 2 3 125 Гц 250 Гц 3000 Гц 4000 Гц Импульсный 2000 Гц 500 Гц 8000 Гц 6000 Гц 1000 Гц 125 Гц 250 Гц 3000 Гц 4000 Гц Постоянный 500 Гц - 8000 Гц 6000 Гц 1000 Гц 2000 Гц Анализ результатов нейросетевой кластеризации показал, что структура кластеров практически идентична для шумов разного вида. Исключение составляют данные аудиометрии для импульсного шума на частоте 2000 Гц, которая формирует отдельную группу, в то время как при постоянном шуме эта частота относится к первой группе, включающей в себя также частоты 125, 250, 500 и 1000 Гц. Таким образом, специфика действия импульсного шума проявляется в формировании «самостоятельной» группы 2000 Гц, как связующего звена между зоной социального слуха на речевых частотах 500, 1000 и 2000 Гц и диагностическим минимумом на 4000 Гц с ассоциированными с ним частотами 3000 и 6000 и 8000 Гц. Это отражает более высокую биологическую активность импульсного шума.

Для профилактики утомления, вызванного факторами рабочей среды, были проанализированы фибоначчиево-ступенные пентаграммные строи (Петухов С.В., 2008), полученные в результате матричного анализа генетического кода (Petoukhov S., 2011). Были развиты принципы музыкальной гармонии для функциональной музыки и профилактики утомлений.

Анализировали кронекеровские семейства генетических матриц [C A; U G](K), где С, A, U, G – азотистые основания генетического кода, (К) – кронекеровская степень. Подстановка числовых значений произведения количества водородных связей в символьные матрицы и извлечение квадратного корня из полученных целочисленных матриц порождает кронекеровское семейство «золотых» матриц [f f-1; f-1 f](K), все компоненты которых равны иррациональному числу золотого сечения f = (1+50.5)/2 = 1,618… в той или иной целой степени.

Особенности ансамбля молекулярных структур наследственной информатики обусловили создание комплекса вложенных друг в друга генетических (фибоначчиево-ступенных) звукорядов. На основе полученного ряда интервалов сконструирована последовательность частот музыкальных нот, содержащая частоту 440 Гц (Петухов С.В., 2008). Новые консонансные и диссонансные отношения для нот строя золотого вурфа показаны в табл. 6.

Таблица 6 – сочетания интервалов (консонансы – К и диссонансы – Д) 8-ступенного генетического звукоряда Дом Рем Мим Фам Пим Сольм Лям Сим К Д К К К К К Д 256,8 Гц Д К Д К К К К К 288,0 Гц К Д К Д К К К К 323,0 Гц К К Д К Д К К К 336,1 Гц К К К Д К Д К К 376,9 Гц К К К К Д К Д К 392,3 Гц К К К К К Д К Д 440,0 Гц Д К К К К К Д К 493,5 Гц На базе технологий биоинформатики проведена модернизация подходов и схем создания функциональной музыки и музыкальной терапии для профилактики утомления. Данные сравнительного анализа особенностей классического пифагорейского строя и пентаграммных строев позволили выявить новые аспекты музыкальной гармонии для целей музыкальной терапии и профилактики утомления. Таблица консонансов и диссонансов нового генетического строя обладает расширенным спектром музыкальных интервалов и базовых трезвучий: наряду с мажором и минором появляются новые функциональные элементы промежуточного лада гармонической тональности, названные нами медиором.

Разработаны медико-биологические подходы к нейрокомпьютерному синтезу музыкальных секвенций в функциональной музыке для профилактики утомления. В процессе синтеза фрагментов мелодии при восприятии нейрокомпьютером зрительного образа используется динамическая перестройка нейронной сети в реальном времени. Пример взаимодействия между нейрокомпьютером и музыкальными концептами приведен в табл.7.

Опорная модель мозга синтезирует в реальном времени музыкальные секвенции в виде рефлекторной обратной связи на условия труда и функциональное состояние человека.

Таблица 7 – Параметры нейронной сети и базы знаний для синтеза функциональной музыки с биологической обратной связью Параметры нейросети Параметры базы знаний Коды нейронов Частоты звукоряда {x1,x2,…xm} Слои нейронной сети Музыкальные такты {u1,u2 … umax} Согласно последним данным нейробиологической геронтологии (ParberyClark A. et al., 2012), регулярное использование музыки благотворно влияет на процесс старения. В этом отношении оптимизация функциональной музыки может внести вклад в продление трудового долголетия особенно для лиц операторских профессий с восприятием речевой информации.

В шестой главе, представлены модели оценки риска формирования врожденных пороков развития (ВПР) и нейропротезирования для реабилитации. Разработаны принципы оценки риска и нейросетевая технология распознавания ВПР с учетом родительских факторов риска. Для выявления ведущих факторов риска развития ВПР у детей женщин-работниц на основе принципов доказательной медицины для разработки системы мер профилактики проведен анализ различных форм статистической отчетности за 10 лет (1998-2007 г.г.) создана база данных по позициям, которые включали клинические, лабораторные исследования беременных, ультразвуковые исследования внутренних органов плода, нейросоно-, ЭХО-, кардиографии новорожденных, консультации генетиков, результаты социологических исследований, включая место проживания и профессиональную занятость родителей.

Для определения степени связи ВПР с факторами риска, воздействующими на родителей строили прогностическую модель на основе нейросетевой кластеризации, которая позволила автоматизировать статистическую обработку данных о родителях (социальный статус, условия труда, состояние здоровья). Разработанная биоинформационная технология с применением методов искусственного интеллекта позволила определить факторы риска возможного развития врожденных пороков. Установлено качественное совпадение результатов с итогами работ отечественных авторов (Чащин В.П.,2002; Федорова Е.В., 1992) и зарубежных авторов (Vrijheid M. et al., 2011). Выявленные факторы риска были положены в основу модели, позволяющей прогнозировать ВПР отдельных систем. Данный метод работает в режиме онлайн в сети Интернет для снижения рисков ВПР.

Для выяснения роли влияния вредных факторов, в частности, условий труда, беременные женщины были разбиты на 2 группы: основная группа включает женщин, родивших детей с ВПР, группа сравнения – женщины, родившие здоровых детей. Основная и контрольные группы были сопоставимы по возрасту, социальному положению. Исследуемые группы состояли из работниц непроизводственной сферы, в основном представлены работниками малого и среднего бизнеса, госучреждений, что в настоящее время является характерной выборкой для рабочей силы в Москве.

Во второй серии экспериментов проводили нейросетевую кластеризацию без учета данных о текущей беременности. В результате увеличилось количество кластеров при понижении точности прогноза (табл.8).

Возможен подбор групповых (по соответствующим кластерам) рекомендаций по снижению риска ВПР и построение различных сценариев формирования ВПР с учетом исходного статуса и течения беременности. На этапе планирования беременности возможна оценка риска развития ВПР по имеющимся факторам риска. При этом в 18 случаях искусственная нейронная сеть с достоверностью 100% распознала отсутствие ВПР (кластер [0, 10] 99% CI =[0.731;1.0], параметры сети Кохонена 17x17, n=5, =0.001).

Отобраны модели индивидуальных прогнозов риска развития ВПР, что является основой для разработки мер профилактики. При прогнозе учитывается 40 параметров таких как социальные факторы, условия труда, течение беременности, заболеваемость родителей, и другие факторы риска.

Таблица 8 – Эффективность распознавания ВПР нейробионическими картами Кохонена различной топологии Достоверность распознавания ВПР (%), 99% CI Врожденные пороки развития N, (в долях) и параметры карты Кохонена * (ВПР) чел.

В период При планировании беременности беременности 76,9% (0,42-0,94) 72.7% (0,36-0,93) 1. Врожденные аномалии нервной системы (10x10, n =35, =0.1) (10x10, n =35, =0.1) 2. Врожденные аномалии глаза, - - уха, лица, шеи 81,82% (0,43-0,96) 75,0% (0,32-0,95) 3. Врожденные аномалии 3системы кровообращения (20x20 n=15, =0.001) (20x20 n=15, =0.001) 58,90% (0.44-0.72) 58,90% (0,44-0.72) 4. Врожденные аномалии органов дыхания (7x7, n =3, =0.1) (7x7, n =3, =0.1) 5. Расщелина губы и неба 28 - - 6. Врожденные аномалии - - органов пищеварения 183 76,92% (0.42-0.94) 83,33% (0.46-0.97) 7. Врожденные аномалии половых органов (7х7, n=5, =0.01) (7х7, n=5, =0.01) 197 87,5% (0.45-0.99) 90,00% (0.49-0.99) 8. Врожденные аномалии мочевой системы (10x10, n=3, =0.1) (7x7, n=5, =0.01) 9. Врожденные аномалии и 229 77,78% (0.36-0.95) 78,57% (0.44-0.94) деформации костно-мышечной (20x20, n=7, =0.1) (20x20, n=7, =0.1) системы 10. Другие врожденные 28 - - аномалии 11. Хромосомные аномалии 24 - - 12. Множественные 17 - - врожденные пороки развития Все ВПР 1268 89,47% (0.60-0.97) 80,85% (0.63-0.91) (17x17, n=5, =0.001) (17x17, n=5, =0.001) * (X,Y) – размер сетки, n – количество эпох самоорганизации, – параметр настройки скорости адаптации карты Кохонена.

Исследованы системы передачи генетической информации на основе нейросетевых моделей (Цыганков В.Д., 2001). Для структурного нейросетевого анализа из матричной генетики заимствовали способ кодирования нуклеотидов для букв нейронного алфавита, в результате получили семейство топологических нейронных матриц. Применение операции структурной подстановки обусловлено феноменологией симметричного кодирования (Petoukhov S., 2010) аминокислот триплетами с сильными и слабыми корнями, выделенными на рис. 11 черным и белым цветом соответственно.

Рис. 11. Геноматрица с сильными и слабыми корнями и соответствующая ей топологическая нейронная матрица семейства опорных моделей функциональных систем по Анохину П.К. (1971) В результате анализа семейств матриц доказаны новые биоинформационные соотношения между физико-химическими параметрами наследственной генетической информатики и функциональной системой П.К.Анохина в виде нейробионической опорной модели коры головного мозга.

Соотношение, связывающее количество нейронов выходного слоя бионической нейронной сети, и произведение водородных связей в соответствующей генетической матрице имеет вид логарифмической зависимости: h = 3k(n!log k), k, для нечетных, для четных и ; h = k +1 k k !1 где h - произведение k =, водородных связей, k - количество нейронов выходного слоя бионической нейронной сети в соответствующей ячейке матрицы, n - кронекеровская степень генетической матрицы, совпадающая с максимальным количеством афферентных каналов соответствующего семейства нейронных сетей.

Проанализированы биоинформационные аспекты и перспективы медикосоциальной реабилитации для восстановления зрительных, слуховых, когнитивных и двигательных функций. Примененный нами матричный подход перенесен на нарушения здоровья для их профилактики на примере медикосоциальной двигательной реабилитации и нейропротезирования. Показана его перспективность для детей с ВПР или работников, пострадавших от несчастных случаев и профзаболеваний.

В седьмой главе описана реализация биоинформационных технологий и система практических рекомендаций для управления профессиональными рисками. Изложены особенности построения и состав справочника в виде библиотеки программ и информационных материалов как банка знаний. На основе определения приоритетов профилактики по данным статистики, принципов прогнозирования, логики и архитектуры построения прогностических моделей отобраны модели, отвечающие требованиям доказательной медицины.

Общими с методической точки зрения являются программы оценки индекса профессионального риска «ОИПР» и оценки связи болезней с работой «СОС». Программа «ОИПР» обобщает данные аттестации рабочих мест по условиям труда в виде одночислового показателя априорного риска для цеха или организации. Это нормированная взвешенная сумма степенных функций риска, согласованная со шкалой гигиенических критериев Руководства Р 2.2.2006-05 и со шкалой страховых тарифов по классам профессионального риска, установленной Фондом социального страхования (ФСС) РФ.

Программа «СОС» является приложением к «Методическим рекомендациям по оценке профессионального риска по данным периодических медицинских осмотров», утвержденным Научным Советом Минздравсоцразвития России и РАМН № 45 по медико-экологическим проблемам здоровья работающих 13 июня 2006 г. (рис. 12).

Программа «СОС» предназначена для обработки и анализа данных медицинских осмотров (периодических, дополнительных, углубленных) или эпидемиологических исследований по выявленным нарушениям здоровья (термин МКФ ВОЗ, 2001) с расчетом отношения шансов OR, относительного риска RR и их доверительных интервалов 95% CI (Kirkwood B.R., 1988), а также этиологической доли EF (Miettinen O.S., 1976) с последующим определением степени их профессиональной обусловленности (Денисов Э.И., 1999) и вероятностной оценкой их характера по критериям руководства Р2.2.1766-03. Она включает три блока: 1) расчет отношения шансов OR, относительного риска RR и их доверительных интервалов 95% CI, а также этиологической доли EF, 2) оценка степени профессиональной обусловленности нарушений по шкале Денисова Э.И. и 3) блок вероятностной оценки характера нарушения здоровья с их классификацией на профессиональные, профессионально-обусловленные и общие заболевания по критериям руководства Р 2.2.1766-03.

Рис 12. Интерактивная онлайн программа «СОС» В библиотеку входят программы прогнозирования вероятности профзаболеваний от шума и вибрации (локальной и общей), а также программы каузации нарушений здоровья (боли внизу спины, ВРВ и ВПР).

Программа «Шум (Ш)» позволяет рассчитывать вероятность профессиональных потерь слуха от шума с учетом его уровня, стажа работы и возраста работника в виде квантильных оценок распределения по стандарту ИСО 1999-1990 или определения вероятности потери слуха для разных степеней по ГОСТ 12.4.062-78. В 7 приложениях приведены нормативы (отечественные и Евросоюза), критерии тугоухости, программы сохранения слуха, документы МОТ, ИСО и ЕС, оценка шума по суточной дозе и рекомендации по созданию малошумных рабочих мест.

Программа «Локальная вибрация (ЛВ)» рассчитывает вероятность вибрационной болезни (ВБ) при действии ЛВ в зависимости от её уровня и стажа работы для разной выраженности нарушений по трём моделям: для синдрома «белых пальцев» по стандарту ГОСТ (ИСО), а также для ВБ I степени и I-II степени по отечественной классификации ВБ. Приведены также меры профилактики. Программа «Общая вибрация (ОВ)» рассчитывает вероятность ВБ при действии ОВ по отечественным моделям для разной выраженности вибрационных нарушений в зависимости от уровня вибрации и стажа работы.

Результаты расчетов приводятся в виде интервальных оценок вероятности нарушений. Приведены также меры профилактики.

Программа «Работа стоя и варикозная болезнь нижних конечностей (ВРВ)» позволяет определять вероятность ВРВ в зависимости от пола работника, времени работы стоя в смену и стажа. За основу расчетов взята модель А.Я. Рыжова (2003) с поправкой на пол работника (Tuchsen F. et al., 2000). В приложении приведен алгоритм диагностики и лечения хронической венозной недостаточности. Программа «Оценка связи боли в спине с работой (БНС)» рассчитывает значение этиологической доли для факторов риска:

подъем и перемещение грузов, наклоны и повороты туловища, общая вибрация, удовлетворенность трудом и возраст работника. Она проводит оценку причинно-следственной связи (каузации) БС с работой и дает вероятностную оценку категории БС как нарушения здоровья.

Разработан алгоритм оценки и управления профессиональным риском на примере формирования болезней органов дыхания при экспозиции АПФД и пыли (рис. 13). Он реализован в виде программы для кафедры медицины труда Первого Московского государственного медицинского университета им.

И.М. Сеченова. Основанием для применения алгоритма является Федеральный закон от 30 ноября 2011 года №353-ФЗ, которым в ст. 330 Трудового Кодекса РФ внесены изменения о проведении при необходимости медицинских осмотров в течение и (или) в конце рабочего дня (смены) в целях диагностики и предупреждения профзаболеваний, в данном случае пылевой этиологии, оцениваемой по высшей категории (Измеров Н.Ф., Денисов Э.И., 2003).

Рис. 13. Алгоритм оценки и управления профессиональным риском (на примере болезней органов дыхания у шахтеров-угольщиков) В заключении главы 7 обобщены теоретические и практические результаты работы, принципы и модели управления профессиональными рисками с учетом специфики формирования нарушений здоровья и их реализация на основе когнитивных и биоинформационных технологий.

Рассмотрены также перспективные направления применения биоинформационных технологий для управления профессиональными рисками в медицине труда по этапам Трудового кодекса РФ: выявление, оценка и снижение уровня профессиональных рисков (табл. 9).

Таблица 9 – Таксономическая матрица управления профессиональными рисками с систематизацией компонент по этапам Трудового Кодекса РФ* Этапы Структурные компоненты системы УПР управления Принцип обратной Нейробионические Принцип максимума Критерии отбора профессиосвязи и полезного ре- модели мозга в теории управления биоинформационных нальными зультата действия в (Розенблат Ф., 1958; (Понтрягин Л.С., моделей (Акайке, рисками медицинской кибер- Кохонен Т., 1975) Шварц) (Трудовой нетике и биоинформа- 1988; Хопфилд, M, Кодекс РФ, тике (Анохин П.К., 1992; Фальман С., статья 209) 1971; Винер Н, 1948) 1991.) Выявление - Когно-технологии в - Инфо-технологии в Оценка - библиотеке программ - библиотеке программ Снижение Приложения к интер- Номенклатура и Максимум Нейробионика, нечеуровня нет справочнику с оп- стоимость эффективности при ткая логика, коллепрофессио- тимизацией мер про- показателей по минимальных ктивы решающих нальных филактики, критерия- снижению уровней затратах для правил, кластеррисков ми диагностики и профессиональных крайних значений на анализ (оптимизация методами лечения рисков (взвешенные допустимом интер- профессиональных компоненты вале управления рисков) защиты) Критерии оптимального управления проф.

рисками на основе нейросетевых технологий * курсивом выделены перспективные разработки ВЫВОДЫ 1. На основе методологии профессионального риска и с учетом современных мировых научных трендов (концепции трансгуманизма и НБИКконвергенции) разработаны теоретические и методические аспекты рискменеджмента, а также практические вопросы управления профессиональными рисками в плане реализации концепции здоровья как состояния физического, психического и социального благополучия.

2. В соответствии с этапами управления рисками по Трудовому кодексу РФ построена таксономическая матрица инфо- и когно-технологий, реализованных в экспертно-аналитическом справочнике и его приложениях как интегративной форме внедрения достижений медицины труда в практику профилактики.

3. Разработаны принципы и модели управления профессиональными рисками как логико-математические соотношения с медико-биологическим и социальным контекстом, а также определены логика и архитектура построения прогностических моделей действия вредных факторов с учетом специфики формирования нарушений здоровья и их реализация на основе когнитивных и биоинформационных технологий.

4. Для мониторинга и экспресс-анализа функции дыхания у шахтеровугольщиков разработаны методические основы и система обработки данных акустической спирометрии с помощью нейро-бионических алгоритмов. Анализ результатов нейросетевого моделирования для полосы частот 0-150 Гц позволил выявить выраженное снижение амплитуд сигнала на частотах 10-1Гц в 52% случаев нарушения функции дыхания, при этом информационно значимые участки достигают 74% всего спектра. Для работников с признаками профзаболеваний пылевой этиологии площадь спектра в 5,9 раз меньше, чем для группы сравнения, а пики различаются до 10 раз. Получена точность распознавания до 92% (модальное значение 70,37%, 99%CI = 0,681-0,802).

5. При анализе особенностей формирования специфических эффектов импульсных и постоянных шумов с применением нейросетевой кластерной модели выявлена специфика действия импульсного шума на частоте 2000 Гц, как связующего звена между зоной социального слуха на речевых частотах 500, 1000 и 2000 Гц и резким спадом на 4000 Гц с ассоциированными с ним частотами 3000 и 6000 и 8000 Гц, что отражает более высокую биологическую активность импульсного шума.

6. Исследование возможности распознавания врожденных пороков развития (ВПР) у детей с учетом материнских факторов риска (изучено 40 показателей) с помощью алгоритмов биоинформатики для 2059 женщин, в том числе 1268 чел.

с неблагоприятным исходом показало высокую информативность этого метода.

Установлено, что при планировании беременности точность прогноза достигает 80,8% (модальное значение 73,4%, 99% CI = 0,63-0,91), а в период беременности – 89,5% (модальное значение 76,3%, 99% CI = 0,61-0,98).

Установлена также возможность групповых и индивидуальных рекомендаций для снижения риска ВПР и построения различных путей формирования ВПР с учетом особенностей течения беременности.

7. Разработаны концептуальные подходы и нейрокибернетические модели зрительного и слухового анализаторов и когнитивных функций на основе теории функциональных систем П.К.Анохина для дистанционного управления в экстремально опасных условиях труда.

8. Проведен биоинформационный анализ наследственной генетической информации на базе триплетов и олигонуклеотидов, при этом сопоставлено количество нейронов и произведение количества водородных связей полинуклеотидов. Установлена связь между физико-химическими параметрами генетического кода и опорной моделью мозга человека в виде логарифмической функции: h = 3k(n!log k),что обосновывает перспективность применения бионических сетей для широкого круга биомедицинских задач.

Этот подход перенесен на нарушения здоровья для профилактики на примере медико-социальной двигательной реабилитации и нейропротезирования и показана его перспективность для детей с ВПР или работников, пострадавших от несчастных случаев и профзаболеваний.

9. Разработаны новые подходы в теории музыкальной гармонии на основе обобщения классического звукоряда методами биоинформатики. При переборе сочетаний нот (без учета октавы) 8-ступенного генетического звукоряда (в сравнении с 7-ступенным классическим) количество диссонансных интервалов составило 8 (вместо 6), консонансных – 28 (вместо 22), количество ладов гармонической тональности – 3 (вместо 2). Разработанная система функционально включает мажор, минор и новый лад – медиор, что расширяет возможности решения ряда задач создания функциональной музыки и музыкальной терапии для профилактики утомления.

10. Разработаны алгоритмы и компьютерные программы расчета индекса профессионального риска по данным аттестации рабочих мест по условиям труда (программа «ОИПР») и статистической оценки степени связи нарушений здоровья с работой по данным периодических медицинских осмотров (программа «СОС»).

11. На основании структурно-информационной адаптации методик расчета вероятности профзаболеваний основных нозологических форм от шума, локальной и общей вибрации (по стандартам ИСО 1999, ИСО 5349, а также авторским моделям) составлены компьютерные программы, дополненные справочными материалами. Разработаны алгоритмы количественной оценки связи нарушений здоровья с работой (боли внизу спины и варикозная болезнь нижних конечностей) и составлены компьютерные программы в помощь врачам-профпатологам для экспертизы связи болезней с профессией.

12. Разработана экспертно-аналитическая система, реализованная в Интернете в виде электронной интерактивной библиотеки – справочникадиректория «Оценка профессионального риска» по основным вредным производственным факторам и нозологическим формам профзаболеваний как современный инструмент практического обеспечения управления профессиональными рисками в организациях, а также обучения.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ 1. При обработке и трактовке результатов аттестации рабочих мест по условиям труда (по руководству Р 2.2.2006-05) рекомендуется применять методику и программу «Оценка индекса профессионального риска (ОИПР)» как одночислового показателя степени вредности или опасности условий труда, позволяющего выявлять и сравнивать гигиеническое неблагополучие в разных цехах или предприятиях для выбора приоритетных мероприятий по профилактике в процессе управления профессиональными рисками.

2. При анализе данных периодических, дополнительных, углубленных и др. медицинских осмотров целесообразно применять методику и программу «Статистическая оценка связи нарушений здоровья с работой (СОС)», которая позволяет количественно оценивать степень профессиональной обусловленности выявленных нарушений здоровья и различать (с позиций доказательной медицины по критериям руководства Р 2.2.1766-03) профзаболевания, болезни, связанные с работой и общесоматические заболевания для целей экспертизы связи заболеваний с профессией.

3. Для мониторинга функции дыхания у горнорабочих, занятых на подземных работах, при проведении обязательных медосмотров до, в течение или в конце смены (в соответствии с федеральным законом от 30 ноября 2011 г.

N 353-ФЗ "О внесении изменений в Трудовой кодекс Российской Федерации") целесообразно применение экспресс-метода акустической спирометрии (с частотой 1 раз в неделю или месяц) для накопления медико-биологической информации и её сопоставления с динамикой экспозиционной дозы.

4. При оценке профессионального риска работников шумных и виброопасных профессий (летчиков, ткачей, кузнецов, бурильщиков, трактористов и др.) рекомендуется прогнозировать риск профзаболеваний (нейросенсорная тугоухость и вибрационная болезнь) путем расчета их вероятности по моделям стандартов ИСО и отечественных авторов по программам, приведенным в интерактивном справочнике-директории «Оценка профессионального риска», размещенном в Интернете по адресу http://neurocomp.ru для использования специалистами по гигиене труда и профпатологии, работниками учреждений Роспотребнадзора, ФСС и др.

5. Для профилактики таких массовых нарушений здоровья, как боли внизу спины (у работников физического труда) и варикозная болезнь нижних конечностей (у хирургов, парикмахеров, дантистов и др.), при проведении медосмотров и диспансеризации в ЛПУ, МСЧ и т.п. целесообразно применять соответствующие программы из библиотеки программ справочника «Оценка профессионального риска».

6. При оценке вероятности формирования врожденных пороков развития у детей с учетом индивидуальных факторов риска матери целесообразно использовать метод и программу «Прогнозирование ВПР» для рассмотрения разных сценариев риска формирования ВПР на этапах как планирования, так и течения беременности с учетом исходного статуса матери и осложнений беременности.

7. Для повышения эффективности подготовки и переподготовки медицинских кадров по специальностям «врач по гигиене труда» и «врачпрофпатолог», а также помощников врачей по гигиене труда рекомендуется использовать обучающую программу «Алгоритм оценки и управления профессиональным риском (на примере болезней органов дыхания у шахтеровугольщиков)».

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ 1. Степанян И.В. Применение искусственных нейронных сетей для функциональной экспресс-диагностики профессиональных заболеваний органов дыхания горнорабочих при помощи акустического спироанализатора // Горный информ.-аналитич. бюлл. – 2006. – №3. – С. 160-164.

2. Shkundin S., Denisov E., Stepanian I.V. Volgariova A. Prospects of neural networks in noise assessment. – Proc. EuroNoise 2006, 30 May – 1 June, Tampere, Finland. – SS 13-492.

3. Степанян И.В., Хомич А.В., Карпишук А.В. Принцип блочности в эволюционной оптимизации структур нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – 2006. – №3. – С. 17-25.

4. Шкундин С.З., Степанян И.В. Возможность выявления признаков профессиональных заболеваний органов дыхания с помощью акустического спироанализатора и вероятностных нейронных сетей // Медицина труда и промышленная экология. – 2006. – №12. – С. 27-31.

5. Карпишук А.В., Буянов С.И., Степанян И.В. Информационная система спирометрического анализа // Горный информ.-аналитич. бюлл. – 2007. – №9.– С. 297-303.

6. Денисов Э.И., Журавлев А.Б., Степанян И.В., Чесалин П.В. К проблеме таксономии в медицине труда. – В сб.: Матер. УП Всерос. конгр. «Профессия и здоровье». – М.: Графикон, 2008. – С.18-19.

7. Денисов Э.И., Степанян И.В., Чесалин П.В. Опыт и перспективы применения интеллектуальных систем в решении задач медицины труда. – В сб.: Матер. УП Всерос.

конгр. «Профессия и здоровье». – М.: Графикон, 2008. – С.424-425.

8. Денисов Э.И., Степанян И.В., Чесалин П.В. Биофизические и психофизиологические аспекты влияния шумов и вибраций. – Методологич. проблемы изучения, оценки и регламентирования физических факторов в гигиене окружающей среды. Матер. пленума Научн. совета по экол. чел. и гиг. окр. среды РАМН и Минздравсоцразвития РФ 17-декабря 2008. – М., 2008. – С.51-53.

9. Денисов Э.И., Степанян И.В., Чесалин П.В. Некоторые проблемы оценки виброакустических факторов в медицине труда и окружающей среды. – Методологич. проблемы изучения, оценки и регламентирования физических факторов в гигиене окружающей среды. Матер.

пленума Научн. совета по экол. чел. и гиг. окр. среды РАМН и Минздравсоцразвития РФ 17-18 декабря 2008 г. М., 2008. – С.53-55.

10. Денисов Э.И., Степанян И.В, Шкундин С.З. Применение интеллектуальных нейросистем для оценки влияния интенсивных физических факторов на человека. – Тр. междунар. конф.

«Высокоинтенсивные физические факторы в биологии, медицине, сельском хозяйстве и экологии» РФЯЦ-ВНИИЭФ (г. Саров, 23-25 сентября 2008 г.), под ред. В.Д.Селемира, Г.М.Спирова, В.И.Карелина. – Саров: РФЯЦ-ВНИИЭФ, 2009. – С. 272- 279.

11. Денисов Э.И., Степанян И.В. Громкость и вредность шума. – Защита населения от повышенного шумового воздействия. – Сб. докл. II Всерос. научно-практич. конф. с междунар. участием, 17-19 марта 2009. – СПб, 2009. – С.257-263.

12. Денисов Э.И., Илькаева Е.Н., Прокопенко Л.В., Сивочалова О.В., Степанян И.В, Чесалин П.В. Логика и архитектура построения прогнозных моделей в медицине труда // Бюлл. ВСНЦ СО РАМН. – 2009. – №1. – С. 20-29.

13. Измеров Н.Ф., Прокопенко Л.В., Симонова Н.И., Денисов Э.И., Степанян И.В. и др. Научное обоснование совершенствования системы сохранения и укрепления здоровья работающего населения Российской Федерации. – В сб.: Актуальные проблемы медицины труда. Сб. тр.

ин-та / Под ред. акад. РАМН Измерова Н.Ф. – М.: «Реинфор», 2009. – С.11-21.

14. Денисов Э.И., Курьеров Н.Н., Прокопенко Л.В., Степанян И.В, П.В.Чесалин Физические факторы: новые методы и критерии оценки экспозиции, прогнозирование профзаболеваний и интеллектуальные системы. – В сб.: Актуальные проблемы медицины труда. Сб. тр. ин-та / Под ред. акад. РАМН Измерова Н.Ф. – М.: «Реинфор», 2009. – С.188-198.

15. Денисов Э.И., Прокопенко Л.В., Степанян И.В, Чесалин П.В. Громкость и вредность шума: феноменология, измерение и оценка // Гигиена и санитария. – 2009. – №5. – С. 26-28.

16. Денисов Э.И., Степанян И.В, Шеметова М.В. Физический и моральный вред здоровью работников: инновационные математические подходы к их оценке. – В сб.: Охрана здоровья населения промышленных регионов: стратегия развития, инновационные подходы и перспективы. Матер. Всерос. научно-практич. конф. с междунар. участием (Екатеринбург, 28-30 октября 2009). – Екатеринбург, 2009. – С.251-254.

17. Денисов Э.И., Степанян И.В. Новые интеллектуальные инструменты оценки и прогнозирования риска для здоровья. – Матер. VIII Всерос. Конгр. «Профессия и здоровье».

Москва, 25-27 ноября 2009 г. – М.: «Дельта». – С.144-145.

18. Цыганков В.Д., Степанян И.В., Игин Г.А. Нейронный синтез звуковых секвенций // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – 2009. – №7. – С. 79-84.

19. Сивочалова О.В., Фесенко М.А., Голованева Г.В., Степанян И.В, Денисов Э.И. Роль факторов риска в формировании врожденных пороков развития. – Матер. VIII Всерос. Конгр.

«Профессия и здоровье». Москва, 25-27 ноября 2009 г. – М.: «Дельта». – С. 445-446.

20. Степанян И.В. К вопросу технической реализации зрительного анализатора. – Тез. докл. I Междунар. научно-практич. конф. “Интеллектуальные машины”, 9-10 апреля 2009. – М.: МГТУ ”MAMИ”, ЗАО Андроидные роботы, 2009. – С. 57-62.

21. Степанян И.В. Нейрокомпьютерное моделирование зрительного анализатора для обеспечения безопасности человека // Горный информ.-аналит. бюлл. – 2009. – С. 323-329.

22. Степанян И.В. Квантовый нейрокомпьютер и его структурные аналогии с матричной генетикой. – В сб: матер. XXI Международной конференции молодых ученых и студентов по современным проблемам машиноведения (МИКМУС-2009). – Матер. конф.

16-18 ноября 2009. – С. 158.

23. Степанян И.В., Денисов Э.И. Применение интеллектуальных информационных систем для прогнозирования оценки рисков для здоровья // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2009. – №12. – С. 69-74.

24. Shkundin S., Stepanian I. Detecting dust occupational lung pathology by neural network algorithms for acoustical spirometry data recognition. – 12th Internat. Symposium on Environmental Issues and Waste Management in Energy and Mineral Production (SWEMP 2010). – May 24-26, Prague, Czech Republic. – С. 494-505.

25. Денисов Э.И., Степанян И.В., Челищева М.Ю. Опыт применения компьютерных и интернет-технологий в управлении профессиональным риском. – Профилактическая медицина – практическому здравоохранению: Сб. научн. статей. Вып. 4 – М.: Федер. центр гигиены и эпидемиологии Роспотребнадзора, 2010. – С.131-135.

26. Сивочалова О.В., Фесенко М.А., Голованева Г.В., Зайцева Н.В., Морозова Т.В., Степанян И.В. и др. Роль факторов риска в формировании врожденных пороков развития (ВПР). – Актуальные проблемы медицины труда. Сб. тр. Ин-та. Под ред. Измерова Н.Ф. – М.: «Реинфор», 2010. – С.63-106.

27. Измеров Н.Ф., Денисов Э.И., Прокопенко Л.В, Сивочалова О.В., Степанян И.В, Челищева М.Ю., Чесалин П.В. Методология выявления и профилактики заболеваний, связанных с работой // Медицина труда и промышленная экология. – 2010. – №9. – С. 1-7.

28. Денисов Э.И., Прокопенко Л.В., Сивочалова О.В., Степанян И.В, Челищева М.Ю., Чесалин П.В. Методические вопросы выявления и профилактики заболеваний, связанных с работой. – Современные проблемы гигиенической науки и медицины труда. Сб. научн. тр. Всерос.

научно-практич. конф. Уфа, 22-23 сентября 2010 г. – Уфа, 2010. – С.334-340.

29. Сивочалова О.В., Фесенко М.А., Денисов Э.И., Зайцева Н.В., Морозова Т.В., Голованева Г.В., Потапенко А.А., Алексеев В.Б., Макарова-Землянская Е.Н., Федорова Е.В., Громова Е.Ю., Ирмякова А.Р., Мискевич А.В., Степанян И.В. «Условия труда и состояние репродуктивного здоровья медицинских работников» – Актуальные проблемы медицины труда» Сб. трудов НИИ МТ Под ред. академика РАМН Измерова Н.Ф. – М.: ООО Фирма «Реинфор», 2010. – С. 107-119.

30. Денисов Э.И., Степанян И.В. Применение информационных технологий в управлении профессиональным риском. – Матер. IX Всерос. конгр. «Профессия и здоровье» и IV Всерос.

съезда врачей-профпатологов. – М., 24-26 ноября 2010 г. – С.153-155.

31. Кобляков А.А., Петухов С.В., Степанян И.В. Исследование операций конструирования новых музыкальных строев и композиций на основе матричного анализа генетического кода. – VI Моск. Междунар. конф. по исследованию операций (ORM2010) 19-23 октября. – Отв. ред. Акад. РАН Краснощеков П.С., профессор Васин А.А. – М.: ВМиК МГУ, 2010. – С. 148-149.

32. Кобляков А.А., Петухов С.В., Степанян И.В. Генетические пентаграммные строи и музыкальная гармония. – ХХII Междунар. инновационно-ориентированная конф. молодых ученых и студентов (МИКМУС-2010) «Будущее машиностроения России»: сб. матер. конф. с элементами научной школы для молодежи (Москва, 26-29 октября 2010 г.). – М.: Цифровичек, 2010. – С.165.

33. Денисов Э.И., Степанян И.В., Челищева М.Ю. Информационные и когнитивные технологии прогнозирования и каузации для управления профессиональными рисками. – Матер.

Всероссийской науч.-практич. конф. «Инновационные технологии в медицине труда», Новосибирск, 29-30 сентября 2011. – Новосибирск: Сибмедиздат НГМУ, 2011. – С.81-83.

34. Свирин В.И., Степанян И.В. Нейрокибернетический подход к биопротезированию В сб: матер. XXI Междунар. конф. молодых ученых и студентов по современным проблемам машиноведения (МИКМУС-2011). Матер. конф. 14-17 декабря 2011 – С. 135. Денисов Э.И., Степанян И.В. Роль прогнозирования и каузации нарушений здоровья в управлении профессиональными рисками. – Матер. X Всерос. конгр. «Профессия и здоровье». – Москва, 6 - 8 декабря 2011. – М.: «Дельта», 2011. – С.145-146.

36. Денисов Э.И., Степанян И.В, Челищева М.Ю. Медицина труда в Евросоюзе: стратегия, директивы, руководства, статистика // Медицина труда и промышленная экология. – 2011. – №4. – С. 1-8.

37. Денисов Э.И., Прокопенко Л.В., Степанян И.В, Челищева М.Ю., Чесалин П.В.

Прогнозирование и каузация: доказательная медицина и IT-технологии. – Связь заболевания с профессией с позиции доказательной медицины. Матер. Всерос. научно-практич. конф. с междунар. участием. – Казань: КГМУ, 2011. – С.81-82.

38. Денисов Э.И., Прокопенко Л.В., Голованева Г.В., Степанян И.В. Сдвиг парадигмы в гигиене труда: прогнозирование и каузация как основа управления риском.–Актуализир. проблемы здоровья человека и среды его обитания и пути их решения. Матер. пленума Научн. совета по экологии человека и гигиене окружающей среды РФ.14-15 декабря 2011. – М., 2011– С.121-125.

39. Степанян И.В., Цыганков В.Д. Структурные аналогии и общие закономерности квантовых нейронных сетей и генетических матриц митоходрий человека и позвоночных // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – 2011. – №11. – С. 53-63.

40. Денисов Э.И., Степанян И.В. Роль прогнозирования и каузации нарушений здоровья в управлении профессиональными рисками. – Матер. X Всерос. конгр. «Профессия и здоровье». – Москва, 6 - 8 декабря 2011. – М.: «Дельта», 2011. – С.145-146.

41. Денисов Э.И., Прокопенко Л.В., Степанян И.В., Чесалин П.В. Правовые и методические основы управления профессиональными рисками // Медицина труда и промышленная экология. – 2011. – №12. – С. 1-7.

42. Денисов Э.И., Прокопенко Л.В., Степанян И.В., Челищева М.Ю. Научно-методические основы управления профессиональным риском с использованием информационных технологий. – В сб.: Гигиенические и медико-профилактические технологии управления рисками здоровью населения: матер. 2–ой Всероссийской науч.-практ. конф. с междунар.

участием: под общ. ред. акад. РАМН Г.Г.Онищенко, чл.-корр. РАМН Н.В.Зайцевой. – Пермь:

Книжный формат, 2011. – С.4-7.

43. Степанян И.В., Денисов Э.И. Применение нейросетевых технологий в физиологии, медицине труда и экологии человека // Вестн. Твер. гос. ун-та. Сер. Биология и экология. – 2011. – Вып. 23, № 20. – С. 37-47.

44. Степанян И.В. Нейросетевые алгоритмы распознавания данных акустической спирометрии (метод диагностики бронхо-легочной профессиональной патологии). Монография.

LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co.: Saarbrcken, Germany, 2011. – 200 с.

(ISBN: 978-3-8473-2767-7).

45. Степанян И.В., Цыганков В.Д., Свирин В.И., Голованева Г.В. Нейрофизиологические подходы к медицинской кибернетике на базе творческого наследия академика П.К. Анохина // Биозащита и биобезопасность. – 2012. – №1. – С. 28-40.

СОКРАЩЕНИЯ И УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ АПФД – аэрозоли преимущественно фиброгенного действия АРМ – аттестация рабочих мест по условиям труда БНС – боли внизу спины БСР – болезни, связанные с работой ВБ – вибрационная болезнь ВОЗ – Всемирная организация здравоохранения ВПР – врожденные пороки развития ВРВ – варикозное расширение вен нижних конечностей ВСП – временное смещение порогов слуха ДМ – доказательная медицина ИНС – искусственная нейронная сеть ИСО – Международная организация по стандартизации ЛВ – локальная вибрация МОТ – Международная организация труда НБИК – нано-, био-, инфо-, когно-технологии ОВ – общая вибрация ОИПР – оценка индекса профессионального риска ПЗ – профессиональное заболевание ПМО – периодические медицинские осмотры ПР – профессиональный риск ПСП – постоянное смещение порогов слуха СОС – статистическая оценка степени связи болезни с работой ТК РФ – Трудовой кодекс Российской Федерации УПР – управление профессиональными рисками ФЖЕЛ – жизненная емкость легких при форсированном выдохе ФС – функциональная система ФСС – Фонд социального страхования 95% CI – 95% доверительный интервал EF – этиологическая доля OR – отношение шансов RR – относительный риск




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

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.