使用风险和决策分析解决方案作出更好的决策

上海交大开设DecisionTools 和@RISK软件课程并获得成果

DecisionTools和@RISK的简单易用大大提高了交大师生们的研究效率

李冕 博士 上海交通大学密西根学院的教授

上海交通大学密西根学院开设了DecisionTools Suite及@RISK软件课程，受到了学生们的欢迎，他们利用这些软件和知识在相关课题研究和工程中获得了大量的研究成果和数据，并且相较使用这些软件前节省了大量的时间和工作提高了效率.

DecisionTools及@RISK在上海交大得到成功运用

上海交通大学密西根学院在李冕教授的带领下，开设了DecisionTools及@RISK分析软件研究生课程。作为Palisade风险与决策分析软件中的组成部分，DecisionTools及@RISK主要能为研究人员在系统设计与分析的过程中去理解分析整个系统的风险存在于何处，这对于上海交大的实际课题研究和科研项目有着意义.

DecisionTools及@RISK研究生课程受到了学生们的欢迎，因为这些软件对他们的学业及课题实习研究带来了效率，节省了时间。而上海交大除了将DecisionTools 以及@RISK等软件应用于教育，还应用于学校相关课题和工程项目的科学研究。比如利用@RISK、PrecisionTree, TopRank或 StatTools这样的分析工具在系统设计的过程中通过一定的演算，去分析系统在某些因素变化的条件下是否还能保证其原始设计性能，以及对系统用户所做决策的（进行）分析等等.

其实，在决定使用Palisade的风险与决策分析软件如@RISK作为学校教材或决定继续使用它作为学校相关科研工具之前，上海交通大学也考察了其他的分析研究软件。Matlab，碰到的大的问题，在用到各种不同的随机分布输入参数时其输入编程相对耗时。Matlab等软件也可以实现Palisade风险与决策分析软件的一些功能，过程中学校研究人员需要自行编程才能实现，耗时耗力。使用Palisade风险与决策分析软件如DecisionTools时则大大简化和方便使用，并且它还集成了较为完善的数据模型，使研究人员在使用时更加简便.

DecisionTools及@RISK在上海交大运用具体案例分析

上海交通大学密西根学院李冕教授列举了两个实际的教学和研究例子。学校课题研究组研究产品推向市场的定价风险与决策分析。任何产品推向市场时的价格都会受到很多因素的影响：原材料成本，生产过程中的人力成本，这两个因素对产品的定价来说起到决定性因素，但其影响和决定性程度到底有多大？学校研究组需要给出一个明确的答案。然后，研究人员利用Monte Carlo仿真方法把这两个因素作为不确定的、具有随机特征的两个值，每个值赋予其随机变量的分布，然后再以Monte Carlo仿真方法进行研究，就能确定这两个因素对产品价格的影响到底有多大，简单而且直观.

第二个例子是上海交大课题研究项目过程中的一些研究课题，比如研究汽车发动机的设计公差的影响。汽车发动机在设计制造过程中都不可避免的会产生很多设计公差，但对于设计公差这类不确定因素对整个设计(发动机)制造到底有多大的影响，是需要进行复杂演算和分析的，这也是很多科研项目的一个应用。研究人员需要用到Sensitivity analysis（灵敏度分析），这个分析方案在以前做起来非常麻烦，往往需要研究人员自己编程，而现在，研究人员利用DecisionTools软件就能节省大量时间，DecisionTools中的专用工具包可以帮助研究人员轻松完成上述研究工作，掌握这个工具包后只需两到三个命令就可以完成分析。而且这个工具包还集成了PrecisionTree、@RISK及TopRisk等软件，大大简化了需要研究人员自行去变通以及繁琐的工作程序，为研究人员的实际工作带来了便利.

DecisionTools及@RISK在上海交大运用具体案例分析

在上海交大的师生们看来，一款软件的好坏在于是否需要使用者花很长时间去学习如何使用。而Palisade风险与决策分析软件就非常符合师生们和研究人员的“好评”标准：非常容易上手，非常方便易用，而且这些软件和Excel绑定在一起，其易用性就更加之高。另外，其版本的不断更新为其带来了更加完善和更加强大的功能，其数据类型种类、随机过程分布种类也更加齐全。对学校实际课堂教学来说，利用@RISK、 DecisionTools或是 PrecisionTree来为学生开设课程，能为学生的project（课程项目）带来非常生动的相关实例分析，更能让他们对系统可能出现的情况做出决策分析，让学生的分析能力有了很大的提高，也为学生们解决实际问题提供了很大的帮助。而对于上海交大在科研方面比如发动机设计、决策支持理论等领域，这些软件也很好地为计算和仿真优化提供了支持和帮助，为研究人员节省了大量工作和时间.

末尾，李冕教授为Palisade风险与决策分析软件做了评价，在他看来，之前的分析研究工作需要很多人工手动计算工作，包括繁琐的开发编程计算，而现在使用@RISK的Palisade风险与决策分析软件能大大省去这些耗时耗力的工作。“简单”、“易用”是Palisade风险与决策分析软件使用者的一致感受.

“你原来需要20个小时才能做完的事情你现在可能1个小时就做完了！”

@RISK让上海市食品药品监督所更好地保障市民食品安全

上海食药监发现@RISK对食品污染监测及风险分析评估有着意义

上海市食品药品监督所利用@RISK软件对上海市的食品安全开展污染监测及风险分析和评估，取得了良好的效果，为保障全市人民的食品安全作出了贡献.

@RISK为保障上海市民食品安全做出贡献

上海市食品药品监督所是负责全市食品、药品、保健食品及化妆品的生产、流通和消费等环节的安全及监督执行的政府机构。作为政府行政事务执行机构，职责内的各项事务尤其是食品供给领域各种危害的风险分析与监管执行是其工作职责重中之重，这关系着各种食品在本地的安全供应，对上海市两千多万人口的食品安全有着影响和意义.

上海市食品药品监督所自2007年以来，就使用Palisade公司风险与决策分析软件中的@RISK软件对上海市的食品安全开展污染监测及风险分析和评估，尤其是关注于上海餐饮服务和食品流通环节食品中的各种污染监测和评估。比如，上海市食品药品监督所要对食品中的各种有毒有害化学污染和生物性污染进行检测和分析，无论是化学污染还是微生物污染，都需要开展暴露评估，这些庞大且繁琐的数据需要用到专业的软件进行定量的科学分析比较；另外，上海市食品药品监督所也会通过开展膳食调查来获得居民对各种食物的消费量数据，这些数据也需要利用专业分析软件进行分析，@RISK就正是这样一款功能强大的专业科学分析软件。自2007年正式使用@RISK以来，它在为上海市食品药品监督开展科学的食品安全监督工作、保障市民饮食安全方面起着不可或缺的作用.

在使用@RISK之前，在食品安全风险分析监测和评估工作中，上海市食品药品监督所碰到的主要问题就是无法对食品中的化学污染物开展概率拟合。当时上海市食品药品监督所主要运用“平均值”来计算平均暴露风险，这种计算分析手段没有办法对一些敏感人群或者高暴露人群开展一个准确定量暴露评估，这就导致不能准确描述这种风险的形成机制和发展趋势，从而难以做出有效措施和决策，然后就有可能会遗漏一些高暴露的人群或者是对某种有害物质（污染物）敏感度高的人群，这样上海市食品药品监督所就不能准确得知服用一些特定产品之后这些人群的健康是否会受到损害并且是怎样的损害，也不能制定有效的监管措施。上海市食品药品监督所还为此开展了其他对策，但也无法得出准确而普遍的综合识别。对此，上海市食品药品监督所亟需一套有效的风险分析评估软件来开展准确而普遍的概率评估，并形成完整的后期模型集合，从而得出精准的暴露评估结果，以做出科学的决策分析.

@RISK在上海食药监先得到采纳和运用

Monte Carlo抽样技术和概率评估运用于食品安全风险评估领域起始于上个世纪90年代，而在2005年前后，Monte Carlo抽样技术在中国的运用也只处于起步阶段。上海市食品药品监督所自2005年开始实施风险监测，面临的一个问题就是如何处理大量的监测数据，拟合某种污染物在食品中污染的实际情形，并进而开展概率评估。在2007年前后，WHO和FAO在多份风险评估报告中都应用了@RISK软件来构建风险评估模型。于是，上海市食品药品监督所于2007年在我国大陆地区购买和应用@RISK 5.0软件，开展了一系列的定量风险评估，比如熟肉制品中亚硝酸盐污染的风险评估、食品中重金属镉污染的暴露评估、小麦粉制品中呕吐毒素污染的风险评估以及米饭中腊样芽孢杆菌污染的风险评估等，收到了良好的效果，也完全解决了上述问题和困难。在利用@RISK 5.0取得了诸多的研究成果后，上海市食品药品监督所决定继续使用并对其版本升级更新，于2011年Palisade推出DTS软件包的时候将其升级到DTS 5.7，从而能利用其更加强大的功能，来开展进一步的食品中微生物污染风险评估和决策分析，比如海产品中的副溶血性弧菌污染的风险评估、冷藏销售即食食品中的单增李斯特菌污染的风险评估，均取得了良好的评估效果，得出了有效而必要的风险管理建议.

@RISK在2010年世博会食品安全检验分析中的运用

上海市食品药品监督所在2008年使用@RISK进行了上海市熟肉制品中亚硝酸盐污染的暴露评估，就是一个非常典型的使用@RISK进行风险分析决策的案例。上海市食品药品监督所于2008年就开始着手对上海市熟肉制品中亚硝酸盐污染进行数据监测和定量分析评估，当时随机抽检了370件熟肉制品，结果发现16件样品超标，样品超标率达到了4%左右，上海市食品药品监督所的研究人员对这组亚硝酸盐的污染数据进行了一个拟合，发现超标样品中亚硝酸盐的污染符合一个指数分布，研究人员再通过膳食调查得出普通居民每天食用熟肉制品的量，近似为一个左侧截尾的一个正态分布，在这些初始数据基础上再用β分布来表示消费者在实际消费中摄食到可能超标的样品的可能性，然后研究人员再运用@RISK软件模拟取样一万次，将三个变量进行相乘，从而就能拟合实际生活中可能发生的情形，获得一个普通上海居民通过熟肉制品可能摄入的亚硝酸盐的暴露量。通过这样的暴露结果，上海市食品药品监督所发现这个数据既有超过急性的亚硝酸盐中毒风险阈值0.3g/次的可能，也有超过亚硝酸盐ADI值（每日允许摄入量）的可能。有了这些暴露评估结果，上海市食品药品监督所就能在这些结论基础上提出相应的管理对策，比如提议餐饮服务行业禁止使用亚硝酸盐，这样能够规避由于使用不当或其他因素导致的熟肉制品亚硝酸盐超标及过高残留的风险，从根本上杜绝亚硝酸盐中毒的可能性.

@RISK为上海食药监找到了新的研究分析规律

上海市食品药品监督所对于与Palisade风险与决策分析@RISK软件的合作感到非常满意，对其强大的科学风险分析功能尤其是DTS软件包功能尤为看重。如果说在用到该软件之前，一些领域风险分析的问题还单凭感觉或者主观的经验来解决，那么在用了@RISK软件后，上海市食品药品监督所淘汰了传统落后的风险分析评估方式，并且能找到食品安全领域的一些微观规律，比如涉及到理化污染或生物学污染的规律和风险，这对市民的食品安全保障有着意义.