Обработка информации в эпидемиологии. Базы данных в эпидемиологии.
В то же время структурно-организационная основа эпидемиологического анализа остается неизменной и сводится к последовательно реализуемым этапам обработки информации, характеризующей эпидемический процесс.
Используемая информация имеет свои особенности: она очень разнообразна не только по содержанию (заболеваемость, смертность, носительство, демографические материалы, данные об иммуноструктуре, возбудителе, внешней среде и др.), но и по источникам (официальная и полученная в результате научных исследований, сплошная и выборочная); для нее характерны чрезвычайно большие объемы и сложность структур.
Выполнение требований, предъявляемых к обработке информации (оперативность, непрерывность, качество, достоверность, методический уровень), связано с определенными трудностями, преодоление которых возможно лишь с помощью электронно-вычислительной техники (ЭВТ). В этой ситуации средства вычислительной техники, освобождая человека от выполнения огромного объема механической работы, становятся одним из основных факторов роста производительности труда эпидемиолога.
В практике санитарно-эпидемиологического обслуживания так же, как и в здравоохранении, первые шаги на пути применения ЭВМ сводились к механизированному решению отдельных задач, связанных с обработкой ограниченной по объему медико-статистической информации.
Одной из мер, обеспечивающих ускорение научно-технического прогресса и развитие науки, является создание интегрированных банков данных. Основные задачи банков данных сводятся к сбору (накоплению) информации, введению ее в ЭВМ, хранению, поиску, обработке данных, поддержанию их в актуальном состоянии.
Использование банков данных в эпидемиологии не нашло еще широкого распространения. В то же время необходимость и важность создания информационных систем с базами данных или «машинных банков информации» для оперативной и научной работы по эпидемиологии и инфекционной патологии несомненна.
Принципы построения банков данных, их программная реализация независимо от отрасли знаний едины.
Группа задач АСУ «Санэпид» МЗ СССР посвящена обработке эпидемиологической информации о сезонности («Сезонность инфекционной заболеваемости», «Динамика месячной заболеваемости») и структуре инфекционной заболеваемости («Соотношение между инфекционной заболеваемостью отдельными нозологическими формами в разных группах инфекций - кишечной, воздушно-капельной, кровяной, зоонозной», «Анализ сезонного изменения структуры заболеваемости»). Они основаны также на обработке данных ф. № 85-инфекция и поэтому «не дают информации для управленческих решений». В то же время набор параметров, получаемых в ходе реализации этих задач, используется для эпидемиологического анализа либо полностью, либо в комбинациях на различных иерархических уровнях санитарно-эпидемиологической службы страны.
Анализ состояния иммунизации населения в основном реализуется на уровне статистической отчетности (ф. 86) в СССР, РСФСР, БССР, Узбекской ССР. К сожалению, решение этой задачи еще не дает желаемого практического результата (достижение адекватности, организационной гибкости, полноты и своевременности иммунизации), который может быть получен «сравнением формы 85 с формой 86 методом корреляции», что «может облегчить выявление количественных связей между заболеваемостью и числом прививок». Кроме того, целесообразна замена обычно применяемых нескольких частных показателей (полнота, своевременность иммунизации) одним обобщенным. Такая комплексная количественная оценка состояния иммунизации и выполнения схемы всех видов прививочной работы по возрастным группам реализуется соответствующими расчетами по формуле геометрической средней взвешенной.
При этом коэффициенты весомости определяются принятой схемой иммунизации, а контрольные нормативы устанавливаются в результате статистической обработки фактических данных за последние 2 года, а в РИВЦ БССР функционирует имитационная модель, адаптированная для краткосрочного, долгосрочного и среднесрочного прогноза заболеваемости гриппом, ОРЗ, вирусным гепатитом, корью, ОКЗ, скарлатиной, коклюшем, эпидемическим паротитом. Однако попытки «промышленного» (в рамках АСУ) прогнозирования уровней заболеваемости не завершились успехом. Исключение составляет грипп, для которого создана модель, адекватная задаче прогноза развития и затухания эпидемического подъема, на основании которой во Всесоюзном Центре гриппа надежно работает соответствующая автоматизированная система.
В то же время реально достижимой задачей прогнозирования является расчет нормативных показателей заболеваемости, потребность в которых велика для оценки и планирования санитарно-эпидемиологической службы с помощью АСУ «Санэпид».
