Введение

До настоящего времени угрозой национальной безопасности в сфере охраны здоровья граждан России является достаточно высокий уровень распространенности туберкулеза и других социально значимых заболеваний [1—3]. К приоритетным направлениям развития здравоохранения относятся: профилактика и совершенствование учета и отчетности в отношении социально значимых инфекционных заболеваний (туберкулез, ВИЧ-инфекция, вирусные гепатиты B и C); а в области обеспечения химической и биологической безопасности: мониторинг химических и биологических рисков, включая создание геоинформационных систем (ГИС) для оперативного реагирования на биологические угрозы [4, 5]. Совершенствованию организации и повышению качества проведения диспансеризации и профилактических медицинских осмотров населения в настоящее время придается большое значение [6].

Одним из базовых компонентов современной стратегии Всемирной организации здравоохранения по ликвидации туберкулеза The End TB Strategy является профилактика заболевания, в том числе среди контактных лиц в очагах инфекции и людей, живущих с ВИЧ-инфекцией (ЛЖВ) [7, 8]. Заболеваемость туберкулезом (ТБ) пациентов с ВИЧ-инфекцией более чем в 50 раз превышает таковую среди лиц, не страдающих этим заболеванием [9]. Достижения в области диагностики и лечения латентной туберкулезной инфекции (ЛТИ) позволяют оптимизировать мероприятия по профилактике развития заболевания у лиц, инфицированных микобактериями туберкулеза (МБТ) [10, 11]. Однако подобные исследования в очагах ТБ проводятся в основном среди детей или при профессиональном контакте [12, 13].

Организация работы в очагах ТБ должна учитывать множество социальных и медицинских факторов, включая высокий уровень распространения множественной лекарственной устойчивости (МЛУ) МБТ и коморбидных социально значимых инфекций, активную миграцию населения, которые негативно влияют на эффективность противоэпидемических и профилактических мероприятий [14—18].

Известным способом оптимизации работы в очагах ТБ является картографирование. Использование картографического метода в виде составления «карт-схем» рекомендуется приложением №12 (Рекомендации по противоэпидемическим мероприятиям в очагах туберкулеза) к Приказу Минздрава России от 21.03.03 №109 «О совершенствовании противотуберкулезных мероприятий в Российской Федерации», однако вследствие высокой трудозатратности в крупных населенных пунктах картографирование признается не обязательным [19].

При этом использование современных информационных технологий, по мнению ряда авторов, значительно облегчает профилактическую работу и открывает новые перспективы в управлении противотуберкулезной службой [20—27].

Значительно расширить возможности картографического метода позволяет применение геоинформационных технологий¹ [28], которые предоставляют пользователю большой набор различных функций управления пространственными данными. Однако до сих пор встречаются лишь единичные публикации о применении геоинформационных технологий для мониторинга очагов туберкулезной инфекции [29], которые, как правило, не раскрывают разнообразие возможностей их применения для визуализации эпидемической обстановки и мониторинга противоэпидемических и профилактических мероприятий. Взаимодействие двух, трех и более инфекций требует особого подхода в организации эпидемиологического надзора, планирования и проведения противоэпидемических и профилактических мероприятий.

Цель исследования — изучить возможность применения современных геоинформационных технологий для мониторинга очагов туберкулеза и других социально значимых инфекций.

Материал и методы

Проведен анализ пространственного распределения и пространственно-временной динамики очагов ТБ и ВИЧ-инфекции с учетом клинических, эпидемических и социальных параметров, а также мест регистрации случаев ЛТИ (выявление положительного результата пробы с туберкулезным рекомбинантным аллергеном — Диаскинтест) у детей. Формирование базы пространственных данных и картографическая визуализация выполнены с помощью универсальной ГИС QGIS Development Team.

QGIS — это некоммерческая ГИС с открытым исходным кодом, написанным на языке Python, работающая под управлением операционных систем Linux, Unix, Mac OSX, Windows и Android. QGIS предлагает большое количество возможностей для работы с пространственной информацией: работа с растровыми и векторными данными, визуализация данных при помощи простого графического редактора векторной информации, возможности для работы с базами данных, обработка временной информации (www.qgis.org).

Основной задачей исследования было создание динамической карты распространения заболеваний (ТБ, в том числе в сочетании с гепатитами, ВИЧ-инфекция) путем создания набора векторных слоев, отображающих очаги инфекции для каждого года. Проведение работы включало в себя четыре основных этапа:

1. Выборка данных о пациентах, состоящих на учете, из регистров противотуберкулезных диспансеров (ПТД) и Центра СПИДа.

2. Геокодирование и создание географической базы данных.

3. Реализация вариантов визуализации пространственно-временного распределения очагов инфекции на платформе QGIS.

4. Оценка информативности ГИС-технологий для мониторинга очагов социально значимых инфекций.

В начале исследования выполнены оценка возможности получения необходимой информации из существующих локальных баз данных и разработка способа конвертации данных для применения в QGIS. Использованы данные регистров больных ТБ, имеющихся в ПТД и Центре СПИДа Санкт-Петербурга, частично дополненных сведениями из Карт эпидемиологического обследования и наблюдения за очагом туберкулеза.

На основе регистров был сформирован комплект баз данных об источниках инфекции с использованием таблиц MS Excel. Временной период зависел от принятого в ПТД срока хранения информации (от 6 до 20 лет). За аналогичный период сформированы базы данных по ЛЖВ. Также получены вспомогательные базы данных о зарегистрированных в 2018—2019 гг. случаев ЛТИ у детей. Всего сформированы и обработаны базы данных на 11,5 тыс. случаев ТБ и ВИЧ-инфекции.

Для определения пространственных координат по городским адресам была разработана программа для ЭВМ «Геолокация очагов социально значимых инфекционных заболеваний»². Программа представляет собой плагин для QGIS. Объектом программы является файл в формате MS Excel, содержащий информацию об адресах очагов заболеваний. Особенностью программы является создание двух файлов: основного, с корректными адресами в формате QGIS с указанием координат, а также, при необходимости, дополнительного текстового файла с адресами, которые являются некорректными и/или не соответствуют Единым требованиям описания адресов. Эти адреса должны быть скорректированы для повторного ввода. При конвертации имеется возможность маркировать данные дополнительной информацией, характеризующей очаг. Для реализации третьего и четвертого этапов исследования был сформирован комплект баз данных о географическом положении очагов заболеваний³.

Результаты

Динамика заболеваемости ТБ в Санкт-Петербурге в последние годы имеет устойчивую тенденцию к снижению [30]. С 2014 по 2019 г. показатель заболеваемости ТБ постоянных жителей, взятых на диспансерный учет, снизился на 31% (с 24,1 до 16,6 на 100 тыс. населения). В то же время темп снижения аналогичного показателя по ТБ в сочетании с ВИЧ-инфекцией оказался значительно ниже — 14% (с 5,2 до 4,5 на 100 тыс. населения соответственно). Динамика этих показателей по районам города не столь однозначна (рис. 1).

Рис. 1. Заболеваемость туберкулезом постоянных жителей Санкт-Петербурга, поставленных на диспансерный учет.

а — все локализации; б — в том числе в сочетании с ВИЧ-инфекцией.

Для обеспечения дальнейшего снижения заболеваемости ТБ необходимо сосредоточение проводимых противотуберкулезных мероприятий в потенциально неблагополучных местах вероятного появления новых случаев заболевания. Для этого целесообразно проведение анализа пространственно-временного распределения очагов на основе существующих баз данных персонифицированного учета источников инфекции.

При анализе доступных для исследования баз данных ПТД и Центра СПИДа были выявлены две основные проблемы. Во-первых, разобщенность источников и резкие различия структуры существующих баз данных. Сбор и организация данных в диспансерах осуществлялись разными сотрудниками, исходя из их собственных представлений о структуре и организации базы данных без совместимого шаблона. Во-вторых, недостаточное представление об адресной классификации зданий. Изначально представленные данные адресов имели слабоструктурированный вид. Некоторые здания вовсе имели неверное адресное соответствие, что усложняло их поиск и определение. Исходя из этого, на первом этапе был создан шаблон в виде листа MS Excel, который позволил представлять данные из регистров в удобном для работы виде с описанием адреса проживания пациента в соответствии с форматом Федеральной информационной адресной системы. Конвертацию данных для использования в QGIS проводили с помощью разработанной авторской программы. Обобщенная база данных содержала геолокационные сведения об очагах, характеристику источников инфекции с дополнением сведений о контактных лицах в очаге.

В зависимости от поставленной задачи можно выбирать разные варианты визуализации распределения очагов. Для обеспечения информативности выбирается система условных обозначений карты. Для обозначения очагов на карте ГИС представляет широкие возможности применения различных комбинаций геометрических, цветовых и пояснительных (текстовых) параметров, отражающих анализируемые клинико-эпидемиологические характеристики, в том числе: бактериовыделение (МБТ+), лекарственную устойчивость МБТ, наличие ВИЧ-инфекции и гепатита, вид и группу опасности очагов, вид места жительства (коммунальная квартира), количество контактных лиц и т.п. Возможна визуализация динамики эпидемической обстановки с отражением появления и элиминации очагов.

Для обеспечения работы участкового фтизиатра (заведующего отделением) оптимальным, на наш взгляд, является вариант визуализации очагов с наиболее подробным представлением их характеристик. На рис. 2, а показан вариант визуализации характеристик очагов ТБ по наличию: бактериовыделения (черный треугольник — есть бактериовыделение, желтый — нет), ВИЧ-инфекции (красная кайма), гепатита (синяя кайма). При изменении масштаба (см. рис. 2, б) на экране появляются дополнительные параметры, выбранные пользователем, например, число контактных лиц и жилищно-бытовые условия.

Рис. 2. Визуализация с дифференцированной характеристикой очагов туберкулеза.

а ― мелкий масштаб; б ― крупный масштаб.

ГИС значительно облегчает изучение одногодичного или многолетнего распределения очагов, дифференцированных по наличию определенного признака, например, бактериовыделения и МЛУ МБТ (рис. 3, а и далее на цв. вклейке) или сопутствующих заболеваний — ВИЧ-инфекции и гепатита (рис. 3, б), что позволяет выделять зоны повышенного внимания и приоритетного проведения противоэпидемических мероприятий. Использование ГИС-технологий дает возможность переходить от изучения отдельных фрагментов к более целостной интегральной оценке ситуации.

Рис. 3. Визуализация очагов туберкулеза (темная точка) с маркировкой.

а ― туберкулез, в том числе с бактериовыделением (желтый круг) и множественной лекарственной устойчивостью к микобактериям туберкулеза (зеленый круг); б ― туберкулез, в том числе с сопутствующей ВИЧ-инфекцией (фиолетовый круг) и гепатитом (синий круг).

Анализ многолетнего пространственно-временного распределения очагов с градацией по количеству зарегистрированных источников выявляет «территории риска» — дома, где сформировались так называемые «эндемичные очаги», в которых на протяжении ряда лет зарегистрированы множественные случаи заболевания (рис. 4, а—в, размер знака соответствует количеству случаев). На рис. 4, г представлен наглядный пример визуализации группы многоквартирных домов с количеством зарегистрированных сочетанных случаев ТБ с ВИЧ-инфекцией — более 15 случаев в каждом доме за 20-летний период.

Рис. 4. Визуализация распределения очагов с множественными случаями заболевания (туберкулез ― синий, ВИЧ-инфекция ― красный цвет).

а — в Приморском районе; б — в Адмиралтейском районе; в — в Невском районе; г — в Адмиралтейском районе.

В результате обработки информации определяется некоторое количество слоев, разделенных по годам, с числом заболевших, просуммированное для каждого дома (корпуса), что дает возможность отображения слоев во временной последовательности с цветовой градацией числа заболевших. Возможности QGIS позволяют просматривать каждый слой в отдельности, включая и выключая другие слои, например, выбирая временной период или минимальную кратность случаев в очаге. Таким способом можно оценить распространение заболеваний не только в конкретный год или суммарно за несколько лет, но и с помощью дополнительного модуля (Time Manager) выбранные слои можно отображать в определенной последовательности, изучая динамику распространения заболеваний по годам. При необходимости Time Manager позволяет экспортировать данные в формате gif, что позволяет использовать данные из системы в удобном виде в презентациях.

На рис. 5 представлен динамический анализ регистрации очагов ТБ, который выявляет кластерный характер их возникновения. Можно предположить, что в этих микрорайонах в определенные промежутки времени в общественных пространствах находились невыявленные больные ТБ с обильным выделением МБТ. Следует отметить, что не определенный предполагаемый источник заражения является распространенным дефектом заполнения карт эпидобследования очага, а следовательно, признаком недостаточной активности работы в этом направлении.

Рис. 5. Визуализация динамики регистрации случаев туберкулеза (диаметр пропорционален количеству случаев заболевания, зарегистрированных в течение года).

а ― 2013 г.; б ― 2014 г.; в ― 2015 г.; г ― 2016 г.; д ― 2017 г.; д ― 2018 г.

Пространственная визуализация комплексной информации по очагам ТБ и ВИЧ-инфекции, а также места регистрации случаев ЛТИ у детей (рис. 6, а), особенно с использованием динамического слежения, позволяет выявлять наиболее «горячие» или потенциально неблагополучные зоны (например, появление ЛТИ у детей при отсутствии рядом выявленных случаев ТБ).

Рис. 6. Визуализация очагов туберкулеза (синий), ВИЧ-инфекции (красный) и случаев ЛТИ у детей (зеленый), диаметр круга пропорционален количеству случаев.

а — визуализация «горячих» зон; б — визуализация потенциально неблагополучных зон.

На рис. 6, б выделены синим цветом (градация цвета пропорциональна количеству случаев) дома, где в течение 6 лет зарегистрированы случаи ТБ. Обращают на себя внимание кварталы, в которых в последние 2 года обнаруживаются случаи ЛТИ у детей без явной связи с известными источниками инфекции, что может служить признаком потенциального неблагополучия и поводом для усиления профилактических мероприятий в этих зонах риска.

Обсуждение

Использование ГИС позволяет значительно повысить информативность мониторинга очагов социально значимых инфекций. Очаги ТБ, ВИЧ-инфекции и любых других инфекционных заболеваний имеют пространственные и временные границы, которые хорошо визуализируются картографическим методом. Обработка накопленных многолетних баз данных и визуализация динамики очагов выявляет наличие эндемичных зон, где эпидемический процесс принял воспроизводящийся затяжной характер, и особо опасных зон взаимосвязанного распространения социально значимых инфекций.

Картографическая визуализация и наблюдение очагов в динамике с отражением на карте их характеристик позволяет оперативно контролировать работу в очагах, выявлять наиболее горячие и проблемные локализации эпидемического процесса для наиболее эффективного применения противоэпидемических мероприятий. Это позволяет устанавливать границы территориальных очагов, зоны концентрации отягощенных очагов (бактериовыделение с МЛУ, сочетание с ВИЧ-инфекцией, неблагоприятные жилищные условия и др.).

Добавление данных о локализации случаев выявления ЛТИ у детей дает дополнительные возможности для анализа эпидемической обстановки. Сопоставление информации в динамике указывает на наличие территорий с неустановленными факторами эпидемического риска и возможным наличием скрытых источников инфекции.

Опыт нашей работы показывает, что мы смогли использовать лишь малую толику важной информации об очагах, хранящейся в ПТД в основном на бумажных носителях. Следует отметить множество пробелов в заполнении форм учета работы в очагах ТБ. При обработке имеющихся сведений происходит существенный отсев из-за некорректного отражения информации, особенно в части записи адресов. Для эффективного использования возможностей картографирования необходима унификация сбора, учета и хранения информации в электронном виде, а также расширение существующих баз данных в разделе противоэпидемических мероприятий. Построение регистра очагов инфекции должно основываться на регистрации не источников инфекции, а в соответствии с определением очага — мест их пребывания «в тех пределах пространства и времени, в которых возможно возникновение новых заражений и заболеваний» [19].

Внедрение ГИС на современном уровне процесса информатизации, на наш взгляд, может стать катализатором смены парадигмы на риск-ориентированный подход и возрождения профилактического и противоэпидемического направления деятельности медицинских служб противодействия социально значимым инфекциям.

Заключение

Картографирование с применением геоинформационных технологий очагов социально значимых инфекций позволяет видеть их взаимное расположение и зоны концентрации, наглядно кодировать различные параметры, изучать их динамику по годам: появление, изменение характеристик и элиминацию. Мультимасштабность изображения (переход от более крупного масштаба к более мелкому) дает возможность детально изучить очаги заболевания. Визуализация случаев ЛТИ позволяет выявлять потенциально неблагополучные зоны с возможным наличием скрытых источников туберкулезной инфекции.

Применение геоинформационных технологий в процессе информатизации мониторинга очагов социально значимых инфекций может способствовать росту уровня информированности органов управления здравоохранением и повышению внимания к этой проблеме административных и общественных организаций, что, несомненно, позитивно повлияет на возрождение профилактического и противоэпидемического направления деятельности медицинских служб противодействия социально значимым инфекциям.

Участие авторов: концепция и дизайн — В.Г. Коровка, В.Б. Галкин, Е.А. Паниди, И.С. Кузнецов, Е.Г. Соколович, П.К. Яблонский; сбор и подготовка материала — О.В. Пантелеева, Д.В. Воронов, В.В. Козлов, С.В. Федоров, В.Г. Коровка; геоинформационная обработка данных — И.С. Кузнецов, М.В. Бельтюков; анализ материала и написание текста — В.Г. Коровка, В.Б. Галкин, Е.Г. Соколович; редактирование — Е.Г. Соколович, П.К. Яблонский.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

¹ГИС — Географическая информационная система (ГИС, geographic(al) information system, GIS) — это информационная система, обеспечивающая сбор, хранение, обработку, доступ, визуализацию и распространение пространственных данных.

²Геолокация очагов социально значимых инфекционных заболеваний. Галкин В.Б., Коровка В.Г., Кузнецов И.С., Бельтюков М.В., Соколович Е.Г., Яблонский П.К. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RUS 2020665320 26.11.2020.

³Географическое положение очагов социально значимых инфекционных заболеваний — Санкт-Петербург, Адмиралтейский район, 1999—2019 годы. Галкин В.Б., Паниди Е.А., Кузнецов И.С., Коровка В.Г., Пантелеева О.В., Бельтюков М.В. Свидетельство о регистрации базы данных RUS 2020622679 17.12.2020.

Географическое положение очагов социально значимых инфекционных заболеваний — Санкт-Петербург, Невский район, 2013—2019 годы. Галкин В.Б., Кузнецов И.С., Коровка В.Г., Пантелеева О.В., Бельтюков М.В. Свидетельство о регистрации базы данных RUS 2020622486 02.12.2020.

Географическое положение очагов социально значимых инфекционных заболеваний — Санкт-Петербург, Приморский район, 2013—2019 годы. Галкин В.Б., Кузнецов И.С., Коровка В.Г., Пантелеева О.В., Бельтюков М.В. Свидетельство о регистрации базы данных RUS 2021620037 13.01.2021.