- •Глава 1. Основные понятия и задачи моделирования.
- •Определение степени сложности и организации системы
- •Глава 2. Экспериментально-статистическое моделирование
- •Расчет коэффициентов полиномиальных моделей.
- •Статистическая оценка коэффициентов модели
- •Глава 3. Методы статистического анализа эксперимента.
- •82 49 18 48 09 50 17 10 37 51
- •Проверка однородности результатов измерений
- •Квантили распределения Колмогорова
- •Глава 4. Теоретическое моделирование.
- •Если t 0, то:
- •Пример.
- •Глава 5. Нечеткая информация и нечеткие выводы.
- •Нечеткие выводы.
- •Нечеткое продукционное правило Если высокий то открыть
- •Данные наблюдения
- •Установление функции принадлежности для вывода
- •(Знание) Если xестьA, тоyестьB
- •Глава 6. Обработка медико-биологических данных
- •Задача медицинской диагностики как задача распознавания образов
- •Обладает исследователь в предметной области (медик).
- •Отображение структуры данных в память эвм
- •Литература
Глава 6. Обработка медико-биологических данных
Внедрение в повседневную медицинскую и биологическую практику таких областей современной науки и техники: как теория управления, математическое моделирование, вычислительная техника, стимулирует разработку разнообразных методов и средств съема и регистрации экспериментальной информации, способствующая качественному улучшение результатов анализа медико-биологических наблюдений, позволяет синтезировать новые методы машинной диагностики и прогнозирования состояния биологического организма. Использование современной техники инструментальных исследований целостного организма его систем и звеньев в сочетании с математическими и машинными (автоматическими и автоматизированными) методами анализа экспериментальной информации способствует решение основных задач, стоящих перед здравоохранением. При этом наряду с улучшением процессов диагностики и лечения становится актуальной задача расширения массового медицинского обследования населения с целью своевременного выявления трудноизлечимых заболеваний, а также организация по медицинским и психофизиологическим показателям профессионального отбора работников для различной производственной деятельности.
Повышенный интерес к автоматизации получения, анализа биомедицинской информации и принятия решений обусловлен рядом причин. Одна из них заключается во внутреннем противоречии самой тенденции автоматизации медико-биологических исследований. Эта тенденция обусловлена стремлением, увеличить объем информации о состоянии биологического объекта, сделать эту информацию количественной, объективной, точной. Вместе с тем, увеличение объема регистрируемой информации существенно усложняет ее анализ, приводит к увеличению времени на диагностирование состояния биообъекта, вынуждает специалистов заниматься непроизводительным, рутинным трудом. Рядом исследователей отмечалось, что уже в настоящее время рутинная обработка информации занимает более 55%времени квалифицированных врачей и среднего медицинского персонала. Поэтому основным движущим фактором автоматизации обработки медико-биологической информации является то обстоятельство, что без автоматизации нельзя повысить качество диагностики состояния биологического объекта.
Несомненным также является обстоятельство, что автоматизация анализа медико-биологической информации (вплоть до постановки диагноза и прогнозирования состояния объекта наблюдения) позволит формализовать процедуру обработки экспериментальной информации, исключает при принятии решения элементы случайности и субъективности, связанные о индивидуальной квалификацией и опытом врача и исследователя.
Задача автоматизации обработки экспериментальных данных и предъявления их исследователю для принятия решения связана с фундаментальными проблемами распознавания образов.
Автоматизированный медико-биологический эксперимент
Применение ЭВМ (особенно ПК) для обработки медико-биологических данных оказывается наиболее эффективным в автоматизированном эксперименте (рис. 6.1).
С помощью датчиков, которые реагируют на изменение того или иного параметра путем преобразования в электрический сигнал, разнообразные характеристики объекта исследования приводятся к единому физическому носителю, причем датчики отводят информацию не только от объекта исследования, но и от среды, в которой объект находится, что необходимо для проведения исследований в определенных условиях. В некоторых случаях должна быть предусмотрена возможность изменения этих условий в соответствии с заданным планом, — такой эксперимент называется управляемым. Такой подход является перспективным, поскольку открывает принципиально новые методические возможности. Однако, пока в большинстве случаев исследователю приходится ограничиться неуправляемым экспериментом, оставаясь в роли пассивного наблюдателя.
Система передачи данных выполняет преобразование информации, которое необходимо для осуществления дистанционной передачи (кодировка, уплотнение, преобразование типа модуляция-демодуляция и т.п.). Качественные показатели, которые не могут быть автоматически измерены, вводятся специалистом.
Отметим два магистральных направления при обработке медико-биологических данных:
Замена врача вычислительным комплексом — создание интеллектуальных систем. Это направление выражается в разработке такого программного обеспечения, которое позволяло бы ЭВМ по входным медико-биологическим данным поставить диагноз. Такие системы могут быть использоваться для профилактического осмотра населения с принятием решения типа «болен - здоров». Делаются и более сложные попытки дифференцирования заболеваний, характеризующихся большим набором признаков, имеющих различную вероятность появления в диагностируемых заболеваниях.
ЭВМ выполняет формализуемую, трудоемкую работу по обработке и представление полученных данных, а на врача (исследователя) возлагается творческий процесс диагностики — интерактивные системы. Обработка информации занимает, по оценке специалистов, 20 — 30 % рабочего времени. Такие системы дают неожиданные возможности как по обработке информации, так и по представлению данных.
Использование ЭВМ для обработки медико-биологических данных исходит из того, что никакая, даже самая совершенная система не может, да и не должна заменить врача в ходе диагностического или лечебного процесса. Именно за врачом остается решающее слово при окончательной интерпретации результатов автоматизированной обработки данных и принятия решений о проведении тех или иных лечебных мероприятий. Автоматизированные системы обработки данных должны обеспечить наибольшее раскрытие творческого потенциала врача.