ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ - ИНСТРУМЕНТ НАУЧНОГО ИЗУЧЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИИ МЕДИЦИНСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВОЙСК (СИЛ) В ВОЕННЫХ КОНФЛИКТАХ И ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ МИРНОГО ВРЕМЕНИ

Аннотация:

Представлены современные инструменты научного изучения медицинского обеспечения войск (сил) в военных конфликтах и чрезвычайных ситуациях (ЧС) мирного времени в виде имитационного моделирования (ИМ) - инструментальные средства и среды автоматизации аналитического и комплексного моделирования SimPy, GPSS World. Отмечено, что исследование сложных систем, в частности, этапов медицинской эвакуации, в военной медицине затруднено в реальных условиях или условиях натурного эксперимента, в то время как имитационное моделирование позволяет проводить исследование процесса организации оказания медицинской помощи в медицинских воинских частях, подразделениях и военно-медицинских организациях и получать качественные и количественные показатели. Проанализированы варианты имитационного моделирования работы таких значимых в системе медицинского обеспечения войск (сил) этапов медицинской эвакуации, как медицинский отряд специального назначения (МОСН) и эвакуационный приемник (ЭПр). Сделан вывод, что научные инструменть в виде сред имитационного моделирования позволяют решать научные и практические проблемы медицинского обеспечения войск (сил). Моделированием называется исследование объектов, процессов и явлений для определения (уточнения) исследуемых характеристик рассматриваемой (изучаемой) системы или уточнения (совершенствования) её новых элементов. Метод имитационного моделирования (ИМ) - это метод экспериментального исследования реальной системы по ее имитационной модели, т.е. он сочетает в себе особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники. Имитационной называется модель, которая воспроизводит все элементарные явления, составляющие функции исследуемой системы, во времени с сохранением их логической структуры и последовательности. Цель исследования - изучение современных тенденций в развитии компьютерных технологий, позволяющих описать дискретно-событийные процессы, происходящие на этапах медицинской эвакуации в военных конфликтах и в ходе ликвидации медико-санитарных последствий чрезвычайных ситуаций (ЧС) мирного времени, а также представить примеры исследовательской работы, выполненной в соответствующих программных средах. Материалы и методы исследования. Материалами исследования послужили работы, проводимые на кафедре организации и тактики медицинской службы Военно-медицинской академии имени С.М.Кирова (ВМедА) Минобороны России, по оптимизации оказания медицинской помощи раненым, больным и пораженным в военных конфликтах и ЧС мирного времени на развёртываемых медицинской службой Вооруженных Сил Российской Федерации разного уровня этапах медицинской эвакуации - в медицинском отряде специального назначения (МОСН) и эвакуационном приемнике (ЭПр). Результаты исследования и их анализ. В настоящее время трудно представить теоретическую и практическую работу в науке, на производстве и других отраслях народного хозяйства без использования компьютерных технологий. Поскольку выполнение натурного эксперимента часто бывает трудоемким и экономически неэффективным процессом, наиболее доступным, достоверным и экономически целесообразным методом является имитационное моделирование. Процедура ИМ, прежде всего, состоит в проигрывании, оценке и анализе возможных ситуаций, которые могут возникнуть в процессе функционирования системы медицинского обеспечения в различных предполагаемых условиях. Результатами ИМ могут служить как качественные, так и количественные показатели. Для качественных показателей характерно подтверждение или опровержение проверяемой гипотезы, для количественных - отображение наиболее существенных факторов, влияющих на достижение целей проводимых исследований. В ходе исследования организации медицинского обеспечения войск (сил) в военных конфликтах и ЧС уже нашли свое практическое применение и зарекомендовали себя наилучшим образом такие инструментальные средстЕа и среды автоматизации аналитического и комплексного моделирования, как GPSS, AnyLogic, BPsim, SimPy, PowerSim, Simplex, Modul Vision, Simulab и др. При практическом создании имитационных моделей принятс использовать «процессный подход», при котором во деятельность функциональных подразделений этапов медицинской эвакуации разбивается на процессы и подпроцессы. Процессы оказания медицинской помощи раненым и больным в развернутых полевых медицинских формированиях (МОСН, ЭПр) можно рассматривать как генерирование и обслуживание потока заявок, каждая из которых может нести дополнительную информацию о виде повреждения (травмы), тяжести состояния приоритете в очереди, временных затратах на оказание медицинской помощи и т.д. Такой принцип мо-делироиания систем массового обслуживания получил название дискретно-событийного и был впервые предложен сотрудником фирмы IBM Джефри Гордоном в 1961 г. при создании языка имитационного моделирования GPSS - General Purpose Simula-tion System - общецеленая система моделирования. Система массового обслуживания (СМО) - это абстрактное предстсвление исследуемой системы или подсистемы в качеств э некоторого механизма, обслуживающего поступающие в неё заявки. Под заявками в данном случае могут подразумеваться, например, поступающие пораженные а процесс обслуживания имитирует процесс оказания соответствующего вида медицинской помощи пораженному. Примером дискретно-событийного моделирования может служить имитационная модель оказания медицинской помощи раненым в медицинском отряде специального назначения в ходе ликвидации медико-санитарных последствий чрезвычайной ситуации. Для реализации модели был выбран язык Python с использованием библиотеки программирования SimPy. В качестве параметров модели использовались следующие данные: лечебно-эвакуационная характеристика входящего потока раненых, больных и пораженных в МОСН; сроки проведения различных медицинских процедур, манипуляций и хирургических операций; сроки временной нетранспортабельности пациентов. При этом были использованы следующие усредненные значения степени тяжести поражения в различных ЧС: 29,1% - легкие ранения; 27,2 - ранения средней степени тяжести; 42,1 - тяжелые; 1,6% -крайне тяжелые ранения. Мероприятия вида медицинской помощи, сроки не-транспс ртабельности описывались как случайные величины, имеющие треугольное распределение (распределение Симпсона), параметры которого были оценены военными хирургами, анестезиологами-реаниматологами, терапевтами, выступавшими в роле экспертов. Обслуживающие устройства при ИМ работы МОСН имитировали работу его различных функциональных подразделений: AddmissionRoom - сортировочный пост; SortingRoom - приемно-сортировочное отделение; PreoperativeRoom - предоперационной; Surgery-Room - операционная; DressingRoom - перевязочная; Reanimation - отделение анестезиологии-реаниматологии с палатами реанимации и интенсивной терапии; Hospital - госпитальное отделение; Evacuction - эвакуационное отделение. Емкость обслуживающих устройств показы зает, какое число пострадавших может быть одновременно обработано обслуживающим устройством - какому числу пострадавших будет оказана медицинская помощь в функциональных подразделениях, и определяется, в зависимости от того, работа какого отделения подвергается ИМ, либо количеством одновременно работающих медицинских бригад, либо количеством койко-мест в отделении. В результате работы модели оценивались следующие параметры: средняя длина очереди устройства - mQ; максимальная длина очереди устройства - Gimax; среднее время ожидания в очереди (мин) - Tmecin; отношение времени оказания медицинской помощи к общему времени работы устройства - U. Для средней длины очереди, максимальной длины очереди и среднего времени ожидания оценивалось также стандартное отклонение - mQ(std), Qmax(std) и T(std) соответственно. В случае выявления «узкого места» последовательно наращивалась ёмкость устройства (п), что соответствовало усилению данного функционального подразделения дополнительными врачебно-сестринскими бригадами (ВСБ), дополнительными койками и рабочими местами, оснащением и т.п. Это действие производилось до тех пор, пока выбранные показатели эффективности не приходили в соответствие с теми, которь е характеризуют работу системы как эффективную. Для достижения цели осуществлялось моделирование четырёх входящих потоков пострадавших в различных сочетаниях (рандомно): с ранениями и травмами конечностей - 20,0%; ранениями и травмами груди -17,5%; ранениями и травмами головы: ранения и травмы черепа - 16,1 %, ранения и травмы челюстно-лицевой области - 9,6%, ранения и травмы органа зрения; с ранениями и травмами живота - по 8,8%; с ожогами 8,6; с ранениями и травмами позвоночника - 7,9%; с психогенно-реактивными состояниями - 2,6% и др. В качестве первого шага было проведено моделирование работы МОСН в базовой конфигурации. Результаты показали, что самым «узким местом» является операционная. При входящем потоке раненых 40 чел./сут отряд хорошо справляется с имеющейся нагрузкой. Для большинства обслуживающих устройств среднее число пациентов в очереди не превышает одного человека, а максимальное полученное значение ожидающих в очереди - 6 чел. в операционной. Наибольшее среднее время ожидания также наблюдалось в операционной - 41 мин. Дальнейшие результаты подтвердили, что самым «узким местом» является операционная. При увеличении входящего потока до 60 пациентов/сут среднее число пациентов в очереди в операционную возросло до 46, а среднее время ожидания составило почти двое суток (21 82 мин). При поступлении 80 пациентов в сутки среднее число ожидающих в очереди в операционной возрастало до 107 чел. (максимально достигнутое значение - 216), а среднее время ожидания в очереди доходило до 3,5 сут (5057 мин). При величине потока 100 пациентов/сут средняя длина очереди составила 145 чел., среднее время ожидания - 4,7 сут (6814 мин). Для устранения «узкого места» в данном случае наиболее простым решением стало увеличение количеству хирургических бригад. Результаты моделирования работы с четырьмя хирургическими бригадами. Увеличение количества хирургических бригад позволяет снизить время ожидания и длину очереди в операционной: при входящем потоке 60 пациентов/сут - менее одного пациента в очереди, среднее время ожидания - 2 мин; 80 пациентов/сут - менее одного пациента и 17 мин; для потока 100 пациентов/сут - в среднем 7 пациентов в очереди, среднее время ожидания - 172 мин (до трёх часов). Вследствие увеличения пропускной способности операционной увеличивается поток поступающих в отделение анестезиологии-реаниматологии с палатами реанимации и интенсивной терапии. При величине входящего потока более 80 пациентов/сут средняя длина очереди в реанимацию - 47 чел., среднее время ожидания в очереди - 1,8 сут (2642 мин); 100 пациентов/сут - средняя длина очереди - 73 чел., среднее время ожидания - 2,8 сут (41 39 мин). Увеличение количества хирургических бригад позволяет снизить время ожидания и длину очереди в операционной, но при этом - при величине входящего потока 80 или более пациентов в сутки - увеличивает эти показатели для отделения анестезиологии-реаниматологии с палатами реанимации и интенсивной терапии вследствие увеличения потока из операционной в реанимационную. С целью снижения длины очереди и времени ожидания в очереди при величине входящего потока 80 пациентов/сут было проведено моделирование, предполагающее выделение 10 коек госпитального отделения для размещения и ведения прооперированных лиц в реанимационном отделении. Моделирование показало, что такое решение позволяет уменьшить очередь в реанимацию, незначительно увеличивая ее для госпитального отделения. Соответственно при величине входящего потока 80 пациентов/сут получаем менее одного пациента в очереди и среднее время ожидания - 1 1 мин; при величине входящего потока 100 пациентов/сут - одного пациента со средним временем ожидания 33 мин для отделения анестезиологии-реаниматологии с палатами реанимации и интенсивной терапии. При этом, как и ожидалось, для величины входящего потока 80 и 1 00 пациентов/сут время ожидания в очереди в госпитальное отделение составило в среднем 1277 и 1621 мин соответственно. Таким образом, при данной нагрузке и с учетом состояния раненых, поступающих в госпитальное отделение, такое время ожидания считается приемлемым. Тем не менее, при величине входящего потока 100 пациентов/сут даже подобные организационные решения не позволяют справиться с потоком пациентов. Это говорит о том, что при ожидаемой величине входящего потока (при условии сохранения его структуры) более 1 00 пациентов/сут одного МОСН будет недостаточно для эффективного оказания медицинской помощи всем пострадавшим. Еще одним примером дискретно-событийного процесса является изучение работы эвакуационного приемника временного перегрузочного района. Эвакуационный приемник - военно-медицинская организация, предназначенная для временного размещения раненых и больных, выполнения им неотложных мероприятий первичной врачебной медико-санитарной помощи с их последующей погрузкой (выгрузкой) на автомобильный, железнодорожный, авиационный или водный транспорт. С целью оптимизации работы эвакуационного приемника (выбран вариант - приаэродромный) осуществлялось его имитационное моделирование в среде GPSS World. В процессе моделирования путем многократного прогона имитационных моделей были получены значения показателей эффективности - средней (Q) и максимальной (Qmax) длины очереди в устройстве х в течение всего периода моделирования и коэффициента использования (нагрузки) устройств (Ut) для каждой модельной ситуации. Для этого были осуществлены многократные «прогоны» с перенастройкой всех дат1-и ко в случайных чисел. В ходе моделирования работы ЭПр со штатным медицинским составом и штатной техникой исследованы варианты работы при поступлении в него 700, 500, 400, 200 пациентов в сутки - условия модели. В случае поступления в эвакоприемник 200 пациентов в сутки работа его основных подразделений будэт осуществляться с минимальной нагрузкой -средний коэффициент нагрузки практически всех устройств Ut = 0,4. Данный факт подтверждается дальнейшими результатами моделирования. Так, при увеличении входящего потока до 500 пациентов в сутки показатели длины очереди и коэффициента нагрузки основных устройств (приемно-эвакуационная, палата интенсивной терапии, перевязочная) становятся средними. При входящем потоке 700 пациентов в сутки загрузка функциональных устройств становится максимальной. Д1я выбора оптимального количества мест при «не-большом» входящем потоке были проведены исследования нескольких моделей ЭПр с разной емкостью. В этом случае для оптимизации его работы и увеличения загрузки персонала необходимо уменьшить количество мес - эвакоприемника до 100. Это позволит определить штатную структуру приаэродромного ЭПр как нештатного формирования, применяемого в конкретной опе-ративно-тактической обстановке. При оптимизации штатной структуры моделирование работы приаэродромного ЭПр осуществлялось с величиной входящего потока 200, 150, 100 и 50 пациентов в сутки. Все функциональные подразделения ЭПр справляются с заданной нагрузкой - показатели эффективности находятся в допустимых пределах. Это связано с оптимизацией ёмкости эвакоприемника и штатных единиц его личного состава. Токим образом, возможности предлагаемого ЭПр позноляют принять, провести сортировку, разместить и эвакуировать до 200 пациентов в сутки. При входящем потоке в 100 пациентов все функциональные подразделения ЭПр работают со средней нагрузкой - средний коэффициент нагрузки всех устройств Ut = 0,5. Приведенные примеры ИМ процессов оказания медицинской помощи в развернутых полевых медицинских формированиях были реализованы в рамках проекта «Высокопроизводительные вычислительные технологии усвоения данных в гибридных динамических моделях для прогнозирования поведения сложных систем», выполняемого при поддержке Российского научного фонда (соглашение №14-1 1-00823). Военная медицина тесно связана с логистическими процессами, где в дискретно-событийном процессе представлена вся существующая система медицинского обеспечения войск (сил) в военных конфликтах, а также в различных ЧС. В военной медицине имитационное моделирование всё чаще используется как инструмент научного познания. Как уже отмечалось, в области управления медицинским обеспечением войск (сил) военно-медицинские специалисты уже используют отдельные программные языки и системы для проведения исследований. С одной стороны, имитационное моделирование упрощает процесс исследования отдельных систем (работа этапов медицинской эвакуации, военно-медицинских организаций в военное время и др.), с другой, квалификационные требования, предъявляемые к исследователю (военно-медицинскому специалисту), находятся на высоком уровне. Уметь поставить задачу, обработать статистические данные, осуществить программирование, провести экспериментальное исследование с моделью, интерпретировать его результаты, найти оптимальное решение и на основании этого выдать соответствующие рекомендации - всё это несомненно соответствует новым квалификационным требованиям к специальностям и направлениям подготовки военно-ме-дицинских специалистов. Использование имитационного моделирования в подготовке военно-медицинских специалистов по образовательной программе высшего профессионального образования 292600 «Управление медицинским обеспечением войск (сил)» позволяет обучающимся получать знания, взаимодействуя с предполагаемой («виртуальной») реальностью изучаемой системы медицинского обеспечения войск (сил), и непосредственно осваивать практические навыки при работе с программными продуктами. В заключение следует отметить наличие некоторых проблемных вопросов разработки и использования моделей для исследования системы медицинского обеспечения войск (сил): • финансирование проектов, в том числе приобретения программных продуктов - симуляторов, пакетов прикладных программ; • подбор (подготовка) специалистов в области моделирования или организации для размещения заказов на модели; • организация эксплуатации разработанных моделей. Решение имеющихся проблем позволит поднять на новый технологический уровень процесс управления медицинским обеспечением войск (сил) в военных конфликтах, а также в ЧС мирного времени. Использование имитационного моделирования в образовательном процессе повысит уровень тактической, оперативно-тактической и оперативной подготовки обучающихся в вопросах управления медицинским обеспечением войск (сил).

Авторы:

Издание: Медицина катастроф
Год издания: 2018
Объем: 6с.
Дополнительная информация: 2018.-N 2.-С.5-10. Библ. 15 назв.
Просмотров: 158