Пиголкин Ю.И.

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский университет)

Косухина О.И.

ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России;
ГКОУ ВО «Российская таможенная академия»

Фомина Е.Е.

ФГБОУ ВО «Тверской государственный технический университет

Леонов С.В.

ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России;
ФГКУ «111 Главный государственный центр судебно-медицинских и криминалистических экспертиз» Минобороны России

Турбачкин В.Ю.

ООО «БАРС-Интернешнл»

Леонова Е.Н.

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Инновации в судебной медицине: достоверность, доказательность и эффективность проводимых экспертиз в условиях чрезвычайной ситуации при массовой гибели людей

Авторы:

Пиголкин Ю.И., Косухина О.И., Фомина Е.Е., Леонов С.В., Турбачкин В.Ю., Леонова Е.Н.

Подробнее об авторах

Прочитано: 961 раз


Как цитировать:

Пиголкин Ю.И., Косухина О.И., Фомина Е.Е., Леонов С.В., Турбачкин В.Ю., Леонова Е.Н. Инновации в судебной медицине: достоверность, доказательность и эффективность проводимых экспертиз в условиях чрезвычайной ситуации при массовой гибели людей. Судебно-медицинская экспертиза. 2024;67(4):22‑26.
Pigolkin YuI, Kosukhina OI, Fomina EE, Leonov SV, Turbachkin VYu, Leonova EN. Innovations in forensic medicine: accuracy, evidence and effectiveness of expertises in emergencies in case of mass fatality. Forensic Medical Expertise. 2024;67(4):22‑26. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/sudmed20246704122

Рекомендуем статьи по данной теме:

Введение

В наши дни отмечается рост количества чрезвычайных ситуаций (ЧС), вооруженных конфликтов, природных и техногенных катастроф, сопровождающихся большим числом погибших [1—3]. В этих условиях последующее увеличение объема экспертной работы требует кардинальных решений по оптимизации производства экспертиз для уменьшения времени их выполнения и повышения эффективности [4].

Цель исследования — разработка и научное обоснование комплекса организационно-методических мероприятий в условиях ЧС с большим числом погибших.

Материал и методы

В рамках работы был проанализирован большой массив информации по ранее проведенным судебно-медицинским экспертизам; отмечено, что часть повторяющихся данных в нескольких документах эксперт и следователь вынуждены многократно вводить, копировать, редактировать, что при значительном объеме работы существенно увеличивает время на оформление документации и может приводить к ошибкам. В случае автоматического внесения повторяющихся данных сразу в несколько документов при первом занесении происходило значительное сокращение затраченного экспертом времени на проведение одной экспертизы, снижался риск ошибок, разночтений и т.д.

Разработанный «Программный комплекс для регистрации погибших в условиях их массового поступления», написанный на языке ObjectPascal (в среде Delphi), включает в себя несколько рубрик модулей:

— ввод информации о трупе;

— ввод информации для формирования «Постановления о назначении судебной медицинской экспертизы»;

— ввод информации для формирования «Протокола осмотра трупа»; — ввод информации о виде травмы;

— формирования «Постановления о назначении судебной медицинской экспертизы», «Протокола осмотра трупа», «Заключения судебной медицинской экспертизы», «Фототаблицы».

Алгоритмы программы апробированы по нескольким нозоологическим единицам.

Существует возможность внедрения в программный комплекс сторонних модулей, в частности, средств обработки визуальной информации, основанных на алгоритмах машинного обучения для проведения автоматизированной идентификации личности, модулей для передачи медицинских данных с помощью технологий телемедицины, а также систем поддержки принятия решения для врачей-судмедэкспертов.

Минимальные системные требования: операционная система Windows XP, Vista, 7, 8, 10, 11 и наличие пакета MSOffice. Минимальное разрешение дисплея не менее HD 1366×768.

Результаты

При внесении в программу данных о погибшем документу присваивается порядковый номер, запись автоматически добавляется в базу данных.

Для ввода данных в программе используют следующие типы полей: с автоматическим заполнением (например, текущая дата и время осмотра), с раскрывающимся списком значений, поля для ввода данных с клавиатуры (например, Ф.И.О и возраст), а также группы переключателей и флажки.

Данные, которые должны многократно дублироваться в нескольких заключениях и протоколах, эксперт вводит однократно, и они переносятся во все генерируемые документы, пока не последует их изменение.

В начале работы с программой оператор выбирает эксперта и следователя из «Базы экспертов» и «Базы следователей», которые содержат Ф.И.О., звание, должность, регалии и технические средства, с помощью которых следователь осуществляет рабочий процесс. Формирование всех последующих документов происходит за подписью указанных лиц.

Первой заполняется вкладка, которая формирует «Постановление». Дата постановления добавляется автоматически, графы «Эксперт» и «Следователь» заполняются согласно выбранной информации об эксперте и следователе на предыдущем этапе. Поля блоков «Общая информация о трупе» (номер, Ф.И.О., пол, дата рождения, гражданство, подразделение, рост, цвет волос, особые признаки и стоматологический статус), данные о пропаже и обнаружении трупа (дата, место пропажи, обнаружения, дата смерти, давность наступления смерти, статус) подлежат ручному вводу; графы «Информация о ДНК» и «Примечание»являются свободными полями для ввода дополнительной информации.

При внесении в программу фотографий формируется фототаблица в формате Word (рис. 1).

Рис. 1. Окно программы в режиме «Фото».

Следующая вкладка «Данные протокола осмотра трупа» включает в себя 4 блока: рабочие данные, отличительные признаки, описание трупных явлений и опознание. В блоке «Рабочие данные» задействуется информация разных типов: константные данные (Эксперта и Следователя, об используемых технических средствах), автоматические (дата осмотра трупа), точного ручного ввода (время начала и окончания осмотра трупа, данные опознающего лица, одежда) и выпадающие списки (пол трупа, тип телосложения).

В блоке «Отличительные признаки» отмечается факт наличия таковых при помощи выпадающего списка. Автоматически происходит перенос отличительных признаков, которые вносились в модуль «Постановление». Далее указываются вещи, которые изымаются: жетон, документ, цепочка и т.д., при этом имеется возможность ручного ввода примечания.

В блоке «Описание трупных явлений» имеется возможность выбора: ранние трупные явления, начальные признаки гниения, гнилостные изменения, поздние гнилостные изменения, жировоск, мумификация пергаментная и скелетирование. По каждому из этих явлений из выпадающего списка выбирается нужное описательное соответствие.

В блоке «Опознание» из блока «Рабочие данные» переносятся сведения об опознающем лице, отмечается, по каким параметрам был опознан труп, далее следует строка свободного ввода в виде примечания и завершает информацию сведения об изымаемом фрагменте для ДНК-исследования.

Завершающим модулем программы является «Описание травмы», после заполнения которого появляется возможность автоматической формулировки диагноза. В модуле предусмотрено 5 блоков в зависимости от вида травмы: огнестрельная, обгоревшие, травма, причиненная острым предметом, взрывная и иной вид травмы. При выборе одного из блоков, можно выбрать следующий уровень детализации. Например, «Огнестрельная травма» может быть одиночной слепой, множественной слепой, одиночной сквозной, множественной сквозной и т.д. Работа в этом окне предусматривает смешанный характер как ручного ввода, так и выбора из выпадающих списков (рис. 2).

Рис. 2. Окно программы в режиме «Описание вида травмы».

По окончании ввода информации, кроме документа «Фототаблица», в формате World формируются еще 3 документа «Постановление», «Протокол осмотра трупа» и «Заключение эксперта». Такая форма документов предусматривает их свободное редактирование.

Обсуждение

Инновационные IT-технологии, такие как телемедицина, машинное обучение, имеют широкие перспективы для внедрения в судебно-медицинскую практику. При их использовании существенно ускоряется решение ряда практических задач, в частности, проведение судебно-медицинских экспертиз, заполнение медицинской документации, идентификация личности. Цифровизация результатов деятельности врачей — судебно-медицинских экспертов повышает качество и доказательность экспертиз для правоохранительных органов [5—7].

Использование технологий телемедицины может позволить сотрудникам, находящимся на удалении от места проведения вскрытий, оказывать консультативную помощь их коллегам, а также контролировать ход их работы. Документацию, созданную при помощи нашей программы, можно передавать в крупные научные центры для анализа и дальнейшего хранения. Телемедицинские технологии позволяют проводить дистанционные консилиумы, телеконференции и телеконсультации, включая обучение сотрудников [8, 9]. Судебно-медицинские эксперты могут оперативно передавать полученные в ходе исследований данные не только в ведущие экспертные учреждения страны, но и в органы суда и следствия.

Широкие возможности в судебно-медицинской практике открываются при использовании возможностей машинного обучения. Предложенная программа может быть интегрирована с модулями автоматизированной идентификации личности, проводимой при помощи баз данных лиц, пропавших без вести, или иных реестров правоохранительных органов. В перспективе применение технологий машинного обучения позволяет автоматизировать процессы описания повреждений, постановки судебно-медицинского диагноза путем разработки соответствующих систем поддержки принятия решений для врачей-судмедэкспертов.

Апробация программного комплекса проводилась на базе ФГКУ №1602 ВКГ Минобороны России. Корректировка осуществлялась IT-специалистом у рабочего места следователя и эксперта. В результате стало возможно увеличить описание трупов в день в среднем в 2—3 раза за счет одновременной генерации сразу нескольких документов и сокращения времени работы следователя и эксперта, затрачиваемого на перенос аналогичных данных из одного документа в другой. При этом полностью исключен риск ошибочного переноса информации за счет автоматизированного тиражирования.

В будущем возможно встраивание в программный комплекс дополнительных модулей для проведения 3D-сканирования. С их помощью можно создавать реалистичные трехмерные модели человеческого тела, фиксировать найденные повреждения и другие особенности. Полученные 3D-модели имеют высокую иллюстративность [10—14], благодаря чему их можно использовать при производстве судебно-медицинских экспертиз и в работе органов следствия и суда.

Заключение

Разработка, научное обоснование и внедрение современных IT-технологий в практику врачей-судмедэкспертов позволяет усовершенствовать комплекс организационно-методических мероприятий для повышения доказательности и достоверности в условиях ЧС с большим количеством погибших. Предложенная программа позволяет эффективно выполнять регистрацию погибших в условиях ЧС с массовой гибелью людей, оптимизируя рабочее время следователя и судебно-медицинского эксперта, и может быть интегрирована с технологиями телемедицины, 3D-сканирования и алгоритмами машинного обучения.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Иванов П.Л., Щербакова Е.В., Пиголкин Ю.И. Практическое использование молекулярно-генетических технологий для решения задач судебно-экспертной идентификации неопознанных останков при чрезвычайных ситуациях с массовыми человеческими жертвами. Судебно-медицинская экспертиза. 2004;47(5):31-40. 
  2. Пиголкин Ю.И., Дубровин И.А., Даллакян В.Ф., Мосоян А.С., Хачатурян Б.С., Бычков А.А. Особенности травматической фрагментации тела и идентификации личности при массовых жертвах в случаях техногенных чрезвычайных ситуаций. Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Естественные и медицинские науки. 2014;7:134-141. 
  3. Пиголкин Ю.И., Николенко В.Н., Золотенкова Г.В., Даллакян В.Ф. Возможности использования морфологических методов при установлении общих и специфических признаков в судебно-медицинской идентификации личности (обзор). Саратовский научно-медицинский журнал. 2012;8(4):900-905. 
  4. «Производительность труда. Эффективность труда. KPI (Key Performance Indicator) — ключевые показатели эффективности». Ссылка активна на 10.06.24.  https://fbru.turbopages.org/turbo/fb.ru/s/article/456653/proizvoditelnost-truda-effektivnost-truda-kpi-key-performance-indicator-klyuchevyie-pokazateli-effektivnosti
  5. Леонов С.В., Шакирьянова Ю.П., Авдеев А.И., Косухина О.И. Современные аспекты идентификации личности в судебной медицине и криминалистике. Дальневосточный медицинский журнал. 2022;3:104-111.  https://doi.org/10.35177/1994-5191-2022-3-17
  6. Фомина Е.Е., Звягин В.Н., Нарина Н.В., Усачева Л.Л. Программный комплекс для разметки и унифицированного описания лица индивида по фотоизображению. Программные продукты и системы. 2021;4:660-666.  https://doi.org/10.15827/0236-235X.136.660-666
  7. Золотенкова Г.В., Гридина Н.В., Солодовников В.И., Труфанов М.И., Пиголкин Ю.И. Вычисление биологического возраста индивидуума с использованием новейших информационных технологий и построение перспективного интеллектуального программно-аппаратного комплекса. Судебно-медицинская экспертиза. 2019;62(3):42-47.  https://doi.org/10.17116/sudmed20196203142
  8. Гурылева М.Э., Нежметдинова Ф.Т. Телемедицина: преимущества и риски. Медицинская этика. 2022;10(1):4-9.  https://doi.org/10.24075/medet.2022.039
  9. Doumbouya MB, Kamsu-Foguem B, Kenfack H, Foguem C. Telemedicine using mobile telecommunication: Towards syntactic interoperability in teleexpertise. Telematics and informatics. 2014;31(4):648-659.  https://doi.org/10.1016/j.tele.2014.01.003
  10. Ерофеев С.В., Федорова А.С., Ковалев А.В., Шишкин Ю.Ю., Фетисов В.А. Трехмерное сканирование судебно-медицинских объектов: приборное обеспечение и особенности технологии. Судебно-медицинская экспертиза. 2018;61(6):39-42. 
  11. Ritschl LM, Wolff KD, Erben P, Grill FD. Simultaneous, radiation-free registration of the dentoalveolar position and the face by combining 3D photography with a portable scanner and impression-taking. Head & face medicine. 2019;15(1):1-9.  https://doi.org/10.1186/s13005-019-0212-x
  12. Buck U, Buße K, Campana L, Schyma C. Validation and evaluation of measuring methods for the 3D documentation of external injuries in the field of forensic medicine. International journal of legal medicine. 2018;132:551-561.  https://doi.org/10.1007/s00414-017-1756-6
  13. Duraes M, Akkari M, Jeandel C, Moreno B, Subsol G, Duflos C, Captier G. Dynamic three‐dimensional virtual environment to improve learning of anatomical structures. Anatomical sciences education. 2022;15(4):754-764.  https://doi.org/10.1002/ase.2158
  14. Ebert LC, Ptacek W, Breitbeck R, Fürst M, Kronreif G, Martinez RM, Thali M, Flach PM. Virtobot 2.0: the future of automated surface documentation and CT-guided needle placement in forensic medicine. Forensic science, medicine, and pathology. 2014;10(2):179-186.  https://doi.org/10.1007/s12024-013-9520-9

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.