medlitГигиена и санитарияHygiene and Sanitation0016-99002412-0650Federal Scientific Center of Hygiene named after F.F. Erisman10.47470/0016-9900-2024-103-7-634-641bsfrhwmedlit-4238Research ArticleПРОБЛЕМНЫЕ СТАТЬИPROBLEM-SOLVING ARTICLESАктуальные аспекты цифровизации в гигиене: наука и практикаActual aspects of digitalization in hygiene: theory and practicehttps://orcid.org/0000-0003-2356-1145ЗайцеваНина ВладимировнаZaitsevaNina V.

Доктор мед. наук, профессор, академик РАН, научный руководитель ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения», 614045, Пермь, Россия

e-mail: znv@fcrisk.ru

MD, PhD, DSci., Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, Scientific Director of the Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies, Perm, 614045, Russian Federation

eE-mail: znv@fcrisk.ru

znv@fcrisk.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0976-7016МайИрина ВладиславовнаMayIrina V.

Доктор биол. наук, профессор, зам. директора по научной работе ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения», 614045, Пермь, Россия

e-mail: may@fcrisk.ru

MD, PhD, DSci., Professor, Deputy Director for Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies, Perm, 614045, Russian Federation

e-mail: may@fcrisk.ru

may@fcrisk.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5850-7232АлексеевВадим БорисовичAlekseevVadim B.

Доктор мед. наук, директор ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора; 614045, Пермь, Россия

e-mail: root@fcrisk.ru

MD, PhD, DSci., Director of the Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies, Perm, 614045, Russian Federation

e-mail: root@fcrisk.ru

root@fcrisk.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5406-4961КирьяновДмитрий АлександровичKiryanovDmitry A.

Канд. техн. наук, руководитель отд. математического моделирования систем и процессов ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения», 614045, Пермь, Россия

e-mail: kda@fcrisk.ru

MD, PhD, head of the Department of mathematical modelling of systems and processes of the Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies , Perm, 614045, Russian Federation

e-mail: kda@fcrisk.ru

kda@fcrisk.ruФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человекаРоссияFederal Scientific Center of Medical and Preventive Health Risk Management TechnologiesRussian Federation2024310720241037634641Copyright © Зайцева Н.В., Май И.В., Алексеев В.Б., Кирьянов Д.А., 20242024Зайцева Н.В., Май И.В., Алексеев В.Б., Кирьянов Д.А.Zaitseva N.V., May I.V., Alekseev V.B., Kiryanov D.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rjhas.ru/jour/article/view/4238

Масштабы и комплексный характер обеспечения гигиенической безопасности населения определяют необходимость процессов цифровизации – перевода аналоговых данных в электронный формат, автоматизации бизнес-процессов, оперативной обработки результатов.

Цель исследования – рассмотреть основные научные подходы и методические приёмы цифровизации в современной гигиенической науке и практике решения актуальных гигиенических проблем. Описан опыт применения элементов искусственного интеллекта, математического моделирования, структурно-динамического анализа и пр. В рамках развития отечественной гигиенической науки отработан метод нейронных сетей при ситуационном моделировании и прогнозировании ожидаемой продолжительности жизни населения под воздействием комплекса разнородных факторов. Предложена методология анализа и параметризации волн эпидемического процесса с учётом региональной специфики. Отражена практика наукоёмких исследований в области построения цифровой модели человека как инструмента имитационного моделирования in siliko ответов организма на любые внешние воздействия. Активно осуществляется перевод в цифровые форматы результатов клеточных, субклеточных и молекулярных технологий для задач санитарно-эпидемиологического анализа, клинической эпидемиологии и доказательной медицины. Для решения практических гигиенических задач предложена новая концептуальная схема каскадной модели системы «контрольно-надзорная деятельность – среда обитания – здоровье населения», позволяющая оценивать предотвращённые потери здоровья и экономические ущербы. Разработана концептуальная схема включения форм дистанционного контроля в общую систему автоматизации деятельности санитарной службы. Описаны методы и приёмы решения комплекса иных гигиенических задач, в том числе формирования доказательной базы негативного влияния факторов риска на здоровье населения, включая цифровую обработку данных, идентификацию загрязнителей с применением методов компьютерного зрения и ряд других.

Заключение

Заключение. Процессы цифровизации, обеспечивающие использование больших многомерных массивов данных в сочетании с современными наукоёмкими методами их обработки обеспечивают максимально оперативное и корректное решение актуальных гигиенических задач, повышают точность прогноза и расширяют возможности профилактический деятельности для обеспечения гигиенической безопасности населения страны.

Участие авторов

Участие авторов:Зайцева Н.В. – концепция и дизайн исследования, редактирование;Май И.В. – сбор материала, обработка материала, написание текста;Алексеев В.Б. – сбор материала, редактирование;Кирьянов Д.А. – обработка материала.Все соавторы – утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи.

Конфликт интересов

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.

Финансирование

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки, выполнено в рамках средств, выделяемых для выполнения государственного задания НЦ МПТ управления рисками здоровью населения.

Поступила

Поступила: 03.04.2024 / Принята к печати: 19.06.2024 / Опубликована: 31.07.2024

Scopes and complexity of tasks related to providing hygienic safety of the population in the Russian Federation create great demand for up-to-date digitalization. It involves transformation of analogue data and work processes into electronic format, automation of business processes and operational data analysis.

The aim of this study was to describe basic scientific approaches and methodical techniques of digitalization in solving hygienic tasks of current importance. The study involved using neural networks, mathematical modelling, operational structural and dynamic analysis, etc. As part of domestic hygienic science, the method of neural networks has been developed for situational modelling and forecasting the population life expectancy under the influence of a complex of heterogeneous factors. We developed methodology for analysis and parameterization of epidemic waves considering regional specificity. Science-intensive research is being conducted to build a digital model of a person as a tool for in siliko simulation of the body’s responses to any external influences. The results of cellular, subcellular, and molecular technologies are being actively translated into digital formats for the purposes of sanitary-epidemiological analysis, clinical epidemiology, and evidence-based medicine. To solve practical hygienic problems, a new conceptual scheme of the cascade system “control and surveillance activities – habitat – public health” has been proposed. It makes possible to assess prevented health losses and economic damages. A conceptual scheme has been developed for incorporating forms of remote control into the general system of automation sanitary service activities. There are described methods and techniques for solving a set of other hygienic problems, including the formation of an evidence base for the negative impact of risk factors on public health, digital processing of research data, identification of pollutants using computer vision methods, and a number of others.

Conclusion

Conclusion. Digitalization that involves use of multi-dimensional big data together with up-to-date methods for their science intensive analysis ensures the most prompt and adequate solutions to relevant hygienic issues, allows more accurate predictions and provides wider opportunities for effective prevention activities performed by institutions responsible for hygienic safety and population health in the country.

Contribution

Contribution:Zaitseva N.V. – study concept and design, editing the text;May I.V. – data collection and analysis, writing the text;Alekseev V.B. – data collection, editing the text;Kiryanov D.А. – data analysis.All authors are responsible for the integrity of all parts of the manuscript and approval of the manuscript final version.

Conflict of interest

Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.

Acknowledgement

Acknowledgement. The research was supported by financing provided from the Federal Budget.

Received

Received: April 3, 2024 / Accepted: June 19, 2024 / Published: July 31, 2024

 

 

цифровизациябольшие данныегигиенические проблемынаукоёмкая обработкаdigitalizationbig datahygienic issuesscience intensive data analysisReferencesЛевин А.И., Шошина В.И. Тенденции развития государственного управления в условиях цифровизации экономики. Государство и общество: вчера, сегодня, завтра. 2019; (2): 5–10. https://elibrary.ru/spwbidLevin A.I., Shoshina V.I. Trends of development of public administration in the conditions of digitization of economy. Gosudarstvo i obshchestvo: vchera, segodnya, zavtra. 2019; (2): 5–10. https://elibrary.ru/spwbid (in Russian)Eom S.J., Lee J. Digital government transformation in turbulent times: Responses, challenges, and future direction. Gov. Inf. Q. 2022; 39(2): 101690. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101690Eom S.J., Lee J. Digital government transformation in turbulent times: Responses, challenges, and future direction. Gov. Inf. Q. 2022; 39(2): 101690. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101690Lindquist E., Huse I. Accountability and monitoring government in the digital era: Promise, realism and research for digital era governance. Can. Public Adm. 2017; 60(4): 627–56. https://doi.org/10.1111/capa.12243Lindquist E., Huse I. Accountability and monitoring government in the digital era: Promise, realism and research for digital era governance. Can. Public Adm. 2017; 60(4): 627–56. https://doi.org/10.1111/capa.12243Zhu J.J., Yang M., Ren Z.J. Machine Learning in Environmental Research: Common Pitfalls and Best Practices. Environ. Sci. Technol. 2023; 57(46): 17671–89. https://doi.org/10.1021/acs.est.3c00026Zhu J.J., Yang M., Ren Z.J. Machine Learning in Environmental Research: Common Pitfalls and Best Practices. Environ. Sci. Technol. 2023; 57(46): 17671–89. https://doi.org/10.1021/acs.est.3c00026Carriger J.F., Barron M.G., Newman M.C. Bayesian networks improve causal environmental assessments for evidence-based policy. Environ. Sci. Technol. 2016; 50(24): 13195–205. https://doi.org/10.1021/acs.est.6b03220Carriger J.F., Barron M.G., Newman M.C. Bayesian networks improve causal environmental assessments for evidence-based policy. Environ. Sci. Technol. 2016; 50(24): 13195–205. https://doi.org/10.1021/acs.est.6b03220Borba J.V.B., Alves V.M., Braga R.C., Korn D.R., Overdahl K., Silva A.C., et al. STopTox: An in silico alternative to animal testing for acute systemic and topical toxicity. Environ. Health Perspect. 2022; 130(2): 27012. https://doi.org/10.1289/EHP9341Borba J.V.B., Alves V.M., Braga R.C., Korn D.R., Overdahl K., Silva A.C., et al. STopTox: An in silico alternative to animal testing for acute systemic and topical toxicity. Environ. Health Perspect. 2022; 130(2): 27012. https://doi.org/10.1289/EHP9341Brown K.A., Brittman S., Maccaferri N., Jariwala D., Celano U. Machine learning in nanoscience: big data at small scales. Nano Lett. 2020; 20(1): 2–10. https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.9b04090Brown K.A., Brittman S., Maccaferri N., Jariwala D., Celano U. Machine learning in nanoscience: big data at small scales. Nano Lett. 2020; 20(1): 2–10. https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.9b04090Fan Z., Yan Z., Wen S. Deep learning and artificial intelligence in sustainability: A review of SDGs, renewable energy, and environmental health. Sustainability. 2023; 15(18): 13493. https://doi.org/10.3390/su151813493Fan Z., Yan Z., Wen S. Deep learning and artificial intelligence in sustainability: A review of SDGs, renewable energy, and environmental health. Sustainability. 2023; 15(18): 13493. https://doi.org/10.3390/su151813493Shahid N., Rappon T., Berta W. Applications of artificial neural networks in health care organizational decision-making: A scoping review. PLoS One. 2019; 14(2): e0212356. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212356Shahid N., Rappon T., Berta W. Applications of artificial neural networks in health care organizational decision-making: A scoping review. PLoS One. 2019; 14(2): e0212356. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212356Schlessinger L., Eddy D.M. Archimedes: a new model for simulating health care systems – the mathematical formulation. J. Biomed. Inform. 2002; 35(1): 37–50. https://doi.org/10.1016/s1532-0464(02)00006-0.Schlessinger L., Eddy D.M. Archimedes: a new model for simulating health care systems – the mathematical formulation. J. Biomed. Inform. 2002; 35(1): 37–50. https://doi.org/10.1016/s1532-0464(02)00006-0.Lee S.H., Sung J.H. Organ-on-a-chip technology for reproducing multiorgan physiology. Adv. Healthc. Mater. 2018; 7(2). https://doi.org/10.1002/adhm.201700419Lee S.H., Sung J.H. Organ-on-a-chip technology for reproducing multiorgan physiology. Adv. Healthc. Mater. 2018; 7(2). https://doi.org/10.1002/adhm.201700419Zhao X., Liu Y., Ding J., Ren X., Bai F., Zhang M. Hemodynamic effects of the anastomoses in the modified Blalock-Taussig shunt: a numerical study using a 0D/3D coupling method. Mech. Med. Biol. 2015; 15: 1550017. https://doi.org/10.1142/S0219519415500177Zhao X., Liu Y., Ding J., Ren X., Bai F., Zhang M. Hemodynamic effects of the anastomoses in the modified Blalock-Taussig shunt: a numerical study using a 0D/3D coupling method. Mech. Med. Biol. 2015; 15: 1550017. https://doi.org/10.1142/S0219519415500177Demirel H.O., Ahmed S., Duffy V.G. Digital human modeling: a review and reappraisal of origins, present, and expected future methods for representing humans computationally. Int. J. Hum. Comput. Int. 2022; 38(10): 897–937. https://doi.org/10.1080/10447318.2021.1976507Demirel H.O., Ahmed S., Duffy V.G. Digital human modeling: a review and reappraisal of origins, present, and expected future methods for representing humans computationally. Int. J. Hum. Comput. Int. 2022; 38(10): 897–937. https://doi.org/10.1080/10447318.2021.1976507Патяшина М.А., Юзлибаева Л.Р. Применение современных информационных технологий при обеспечении санитарно-эпидемиологического благополучия массовых мероприятий с международным участием. Казанский медицинский журнал. 2015; 96(2): 241–8. https://doi.org/10.17750/KMJ2015-241 https://elibrary.ru/tmhtgvPatyashina M.A., Yuzlibaeva L.R. Using modern information technologies for sanitary and epidemiologic well-being maintenance during mass events with international participation. Kazanskii meditsinskii zhurnal. 2015; 96(2): 241–8. https://doi.org/10.17750/KMJ2015-241 https://elibrary.ru/tmhtgv (in Russian)Зайцева Н.В. Гигиена в решении актуальных проблем развития потенциала здоровья и продолжительности жизни населения Российской Федерации. Гигиена и санитария. 2022; 101(10): 1138–44. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2022-101-10-1138-1144 https://elibrary.ru/ctxokcZaitseva N.V. Hygiene in resolving actual problems of developing the health potential and life expectancy of the population in the Russian Federation. Gigiena i Sanitaria (Hygiene and Sanitation, Russian journal). 2022; 101(10): 1138–44. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2022-101-10-1138-1144 https://elibrary.ru/ctxokc (in Russian)Zaitseva N.V., Kleyn S.V., Glukhikh М.V., Kiryanov D.А., Kamaltdinov М.R. Predicting growth potential in life expectancy at birth of the population in the Russian Federation based on scenario changes in socio-hygienic determinants using an artificial neural network. Health Risk Analysis. 2022; (2): 4–16. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.2.01.eng https://elibrary.ru/wwenixZaitseva N.V., Kleyn S.V., Glukhikh М.V., Kiryanov D.А., Kamaltdinov М.R. Predicting growth potential in life expectancy at birth of the population in the Russian Federation based on scenario changes in socio-hygienic determinants using an artificial neural network. Health Risk Analysis. 2022; (2): 4–16. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.2.01.eng https://elibrary.ru/wwenixKokoulin А.N., May I.V., Zagorodnov S.Yu., Yuzhakov А.А. On new methods for measuring and identifying dust microparticles in ambient air. Health Risk Analysis. 2023; (1): 36–45. https://doi.org/10.21668/health.risk/2023.1.04.eng https://elibrary.ru/ufkqeoKokoulin А.N., May I.V., Zagorodnov S.Yu., Yuzhakov А.А. On new methods for measuring and identifying dust microparticles in ambient air. Health Risk Analysis. 2023; (1): 36–45. https://doi.org/10.21668/health.risk/2023.1.04.eng https://elibrary.ru/ufkqeoТрусов П.В., Зайцева Н.В., Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р., Цинкер М.Ю., Чигвинцев В.М. и др. Математическая модель эволюции функциональных нарушений в организме человека с учетом внешнесредовых факторов. Математическая биология и биоинформатика. 2012; 7(2): 589–610. https://elibrary.ru/pnbukzTrusov P.V., Zaitseva N.V., Kiryanov D.A., Kamaltdinov M.R., Tsinker M.Yu., Chigvintsev V.M., et al. А mathematical model for evolution of human functional disorders influenced by environment factors. Matematicheskaya biologiya i bioinformatika. 2012; 7(2): 589–610. https://elibrary.ru/pnbukz (in Russian)Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р., Цинкер М.Ю., Бабина С.В., Клейн С.В., Андришунас А.М. Параметризация зависимостей между факторами риска и здоровьем населения при хроническом воздействии многокомпонентного загрязнения атмосферного воздуха. Анализ риска здоровью. 2022; (4): 33–44. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.4.03 https://elibrary.ru/vylzskKiryanov D.A., Kamaltdinov M.R., Tsinker M.Yu., Babina S.V., Kleyn S.V., Andrishunas A.M. Parameterization of relationships between risk factors and public health under chronic exposure to complex ambient air pollution. Analiz riska zdorov’yu. 2022; (4): 33–44. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.4.03.eng https://elibrary.ru/dwetmlЗемлянова М.А., Зайцева Н.В., Кирьянов Д.А., Устинова О.Ю. Методические подходы к оценке и прогнозированию индивидуального риска здоровью при воздействии комплекса разнородных факторов для задач персонализированной профилактики. Гигиена и санитария. 2018; 97(1): 34–43. https://doi.org/10.18821/0016-9900-2018-97-1-34-43 https://elibrary.ru/ywrnftZemlyanova M.A., Zaitseva N.V., Kiryanov D.A., Ustinova O.Yu. Methodological approaches to evaluation and prediction of individual risk to health under the exposure to a complex of different factors for tasks of personalized prophylaxis. Gigiena i Sanitaria (Hygiene and Sanitation, Russian journal). 2018; 97(1): 34–43. https://doi.org/10.18821/0016-9900-2018-97-1-34-43 https://elibrary.ru/ywrnft (in Russian)Зайцева Н.В., Землянова М.А., Май И.В., Алексеев В.Б., Трусов П.В., Хрущева Е.В., Савочкина А.А. Комплексная оценка эффективности митигации вреда здоровью на основе теории нечетких множеств при планировании воздухоохранных мероприятий. Анализ риска здоровью. 2020; (1): 25–37. https://doi.org/10.21668/health.risk/2020.1.03 https://elibrary.ru/cueyvaZaitseva N.V., Zemlyanova M.A., May I.V., Alekseev V.B., Trusov P.V., Khrushcheva E.V., Savochkina A.A. Efficiency of health risk mitigation: complex assessment based on fuzzy sets theory and applied in planning activities aimed at ambient air protection. Health Risk Analysis. 2020; (1): 25–37. https://doi.org/10.21668/health.risk/2020.1.03.eng https://elibrary.ru/vamexcФаминская М.В., Балтер Б.М., Балтер Д.Б., Стальная М.В. OLAP-система для моделирования риска здоровью населения от загрязнения воздуха. Программные продукты и системы. 2014; (4): 234–41. https://elibrary.ru/tpowrhFaminskaya M.V., Balter B.M., Balter D.B., Stal’naya M.V. OLAP-system for modeling the risk to population health from air pollution. Programmnye produkty i sistemy. 2014; (4): 234–41. https://elibrary.ru/tpowrh (in Russian)Попова А.Ю., Кузькин Б.П., Демина Ю.В., Дубянский В.М., Куличенко А.Н., Малецкая О.В. и др. Использование современных информационных технологий в практике санитарно-эпидемиологического надзора в период проведения XXII Олимпийских зимних игр и XI Паралимпийских зимних игр в г. Сочи. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2015; 92(2): 113–8. https://elibrary.ru/vobeilPopova A.Yu., Kuz’kin B.P., Demina Yu.V., Dubyanskii V.M., Kulichenko A.N., Maletskaya O.V., et al. Using modern information technology in the practice of the sanitary-epidemiological surveillance during the XXII Olympic winter games and XI paralympic winter games in Sochi. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii. 2015; 92(2): 113–8. https://elibrary.ru/vobeil (in Russian)Цинкер М.Ю., Кучуков А.И. Исследование течения воздуха в нижних дыхательных путях индивидуальной формы, полученной на основе снимков компьютерной томографии. Математическое моделирование в естественных науках. 2022; 1: 311–4. https://elibrary.ru/zytcroTsinker M.Yu., Kuchukov A.I. Study of air flow in the lower respiratory tract of an individual shape obtained on the basis of computed tomography images. Matematicheskoe modelirovanie v estestvennykh naukakh. 2022; 1: 311–4. https://elibrary.ru/zytcro (in Russian)Камалтдинов М.Р., Кучумов А.Г. Применение математической модели системного кровообращения для определения параметров кровотока после операции шунтирования у новорожденных. Российский журнал биомеханики. 2021; 25(3): 313–30. https://doi.org/10.15593/RZhBiomeh/2021.3.07 https://elibrary.ru/bsgygpKamaltdinov M.R., Kuchumov A.G. Application of a mathematical model of systemic circulation for determination of blood flow parameters after modified Blalock-Taussig shunt operation in newborns. Rossiiskii zhurnal biomekhaniki. 2021; 25(3): 269–84. https://doi.org/10.15593/RJBiomech/2021.3.07 https://elibrary.ru/nsvtzjTrusov P.V., Zaitseva N.V., Tsinker M.Yu., Nekrasova A.V. Mathematical model of airflow and solid particles transport in the human nasal cavity. Mathematical Biology and Bioinformatics. 2023; 18(S): 1–16. https://doi.org/10.17537/2023.18.t1 https://elibrary.ru/gzpswhTrusov P.V., Zaitseva N.V., Tsinker M.Yu., Nekrasova A.V. Mathematical model of airflow and solid particles transport in the human nasal cavity. Mathematical Biology and Bioinformatics. 2023; 18(S): 1–16. https://doi.org/10.17537/2023.18.t1 https://elibrary.ru/gzpswhKamaltdinov M.R., Zaitseva N.V., Shur P.Z. Numerical modeling of acidity distribution in antroduodenum aimed at identifying anomalous zones at consuming drinks with different pH level. Health Risk Analysis. 2017; (1): 38–46. https://doi.org/10.21668/health.risk/2017.1.05.engKamaltdinov M.R., Zaitseva N.V., Shur P.Z. Numerical modeling of acidity distribution in antroduodenum aimed at identifying anomalous zones at consuming drinks with different pH level. Health Risk Analysis. 2017; (1): 38–46. https://doi.org/10.21668/health.risk/2017.1.05.engZemlyanova M.A., Zaitseva N.V., Koldibekova Yu.V., Peskova E.V., Bulatova N.I., Stepankov M.S. Markers of combined aerogenic exposure to metal oxides and transformed plasma proteomic profiles in children. Health Risk Analysis. 2023; (10): 137–46. https://doi.org/10.21668/health.risk/2023.1.13.engZemlyanova M.A., Zaitseva N.V., Koldibekova Yu.V., Peskova E.V., Bulatova N.I., Stepankov M.S. Markers of combined aerogenic exposure to metal oxides and transformed plasma proteomic profiles in children. Health Risk Analysis. 2023; (10): 137–46. https://doi.org/10.21668/health.risk/2023.1.13.engПопова А.Ю., Кузьмин С.В., Зайцева Н.В., Май И.В. Приоритеты научной поддержки деятельности санитарно-эпидемиологической службы в области гигиены: поиск ответов на известные угрозы и новые вызовы. Анализ риска здоровью. 2021; (1): 4–14. https://doi.org/10.21668/health.risk/2021.1.01 https://elibrary.ru/envzjrPopova A.Yu., Kuzmin S.V., Zaitseva N.V., May I.V. Priorities in scientific support provided for hygienic activities accomplished by a sanitary and epidemiologic service: how to face known threats and new challenges. Analiz riska zdorov’yu. 2021; (1): 4–14. https://doi.org/10.21668/health.risk/2021.1.01.eng https://elibrary.ru/xmvvjbГурвич В.Б., Кузьмин С.В., Малых О.Л., Ярушин С.В. Социально-гигиенический мониторинг – интегрированная система оценки и управления риском для здоровья населения на региональном уровне. Санитарный врач. 2014; (1): 29–31. https://elibrary.ru/scowetGurvich V.B., Kuz’min S.V., Malykh O.L., Yarushin S.V. Public health monitoring – integrated assessment and management of risk for health at the regional level. Sanitarnyi vrach. 2014; (1): 29–31. https://elibrary.ru/scowet (in Russian)Якубайлик О.Э., Кадочников А.А., Токарев А.В. Геоинформационная веб-система и приборно-измерительное обеспечение оперативной оценки загрязнения атмосферы. Автометрия. 2018; 54(3): 39–46. https://doi.org/10.15372/AUT20180305 https://elibrary.ru/xptqhbYakubailik O.E., Kadochnikov A.A., Tokarev A.V. Web geographic information system and the hardware and software ensuring rapid assessment of air pollution. Avtometriya. 2018; 54(3): 39–46. https://doi.org/10.3103/S8756699018030056 https://elibrary.ru/ycbxad (in Russian)Поликарпов А.В., Голубев Н.А., Левахина Ю.С., Махов В.А. Геоинформационная система как элемент территориального планирования в здравоохранении. Вестник Росздравнадзора. 2022; (6): 68–74. https://elibrary.ru/drbbvePolikarpov A.V., Golubev N.A., Levakhina Yu.S., Makhov V.A. Geoinformation system as an element of territorial planning in health care. Vestnik Roszdravnadzora. 2022; (6): 68–74. https://elibrary.ru/drbbve (in Russian)Авалиани С.Л., Новиков С.М., Шашина Т.А., Скворцова Н.С., Кислицин В.А., Мишина А.Л. Проблемы гармонизации нормативов атмосферных загрязнений и пути их решения. Гигиена и санитария. 2012; 91(5): 75–8. https://elibrary.ru/puhixvAvaliani S.L., Novikov S.M., Shashina T.A., Skvortsova N.S., Kislitsin V.A., Mishina A.L. Problems and ways of solutions to harmonize standards for air pollution. Gigiena i Sanitaria (Hygiene and Sanitation, Russian journal). 2012; 91(5): 75–8. https://elibrary.ru/puhixv (in Russian)Шур П.З., Зайцева Н.В., Хасанова А.А., Четверкина К.В., Костарев В.Г. Совершенствование количественных критериев оценки неканцерогенного риска для здоровья при хроническом ингаляционном поступлении химического вещества. Гигиена и санитария. 2022; 101(11): 1412–8. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2022-101-11-1412-1418 https://elibrary.ru/bdelqnShur P.Z., Zaitseva N.V., Khasanova A.A., Chetverkina K.V., Kostarev V.G. Improvement of quantitative indicators for assessing non-carcinogenic health risks under chronic inhalation exposure to a chemical. Gigiena i Sanitaria (Hygiene and Sanitation, Russian journal). 2022; 101(11): 1412–8. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2022-101-11-1412-1418 https://elibrary.ru/bdelqn (in Russian)Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р., Цинкер М.Ю., Чигвинцев В.М., Бабина С.В., Кучуков А.И. Каскадная модель для оценки и прогнозирования предотвращенных потерь здоровью в результате контрольно-надзорной деятельности Роспотребнадзора. Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2023; 31(12): 27–36. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2023-31-11-27-36Kiryanov D.A., Kamaltdinov M.R., Tsinker M.Yu., Chigvintsev V.M., Babina S.V., Kuchukov A.I. Cascade Model for Assessing and Predicting Health Losses Prevented through Control and Supervisory Activities of Rospotrebnadzor. Zdorov’e naseleniya i sreda obitaniya – ZNiSO. 2023; 31(12): 27–36. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2023-31-11-27-36 (in Russian)Попова А.Ю., Зайцева Н.В., Май И.В., Кирьянов Д.А., Колесник П.А. Дистанционный контроль соблюдения требований санитарного законодательства: цели, задачи, перспективы внедрения. Гигиена и санитария. 2021; 100(10): 1024–34. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2021-100-10-1024-1034 https://elibrary.ru/eexddzPopova A.Yu., Zaitseva N.V., May I.V., Kiryanov D.A., Kolesnik P.A. Distant control of sanitary legislation compliance: goals, objectives, prospects for implementation. Gigiena i Sanitaria (Hygiene and Sanitation, Russian journal). 2021; 100(10): 1024–34. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2021-100-10-1024-1034 https://elibrary.ru/eexddz (in Russian)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.