МОДЕЛИРОВАНИЕ. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ

Исследование явлений и объектов, основанных на построении и изучении их моделей, называ­ется МОДЕЛИРОВАНИЕМ.Модели изучае­мых процессов и явлений можно подразделить на вещественные или геометрические, энергети­ческие или физи­ко-химические, биологические и информационные.Под вещественными моде­лями можно понимать классы мо­делей, которые воспроизводят структуру рассматривае­мого объ­екта и взаимоотношение его частей. Наиболее простым видом такой модели можно считать действующие копии некоторых меха­низмов (ко­рабля, самолета и т.д.).Действующую копию биосистем создать практически невоз­можно, а многочисленные роботы и куклы способны по­вторять лишь форму прототипа и примитив­ные функции.Для моделирования функциональных взаимоотношений в изучаемых системах исполь­зуются энергетические модели. Эти модели, хотя и состоят из вещественных элементов, но не требуют того, чтобы элементы были полностью подобны эле­ментам прототипа, так как их целью является моделирование функций прототипа. Они являются более абст­рактными. Энер­гетиче­ские или физико-химиче­ские модели получили широкое распростране­ние в медицине. Это аппа­раты искусственного дыхания (АИД), искусст­венного кровообраще­ния АИК), искус­ственная почка и другие техни­ческие устройства временно или постоянно заменяющие органы и системы живого орга­низма (кардиостимулятор).

Следующий тип моделей - информационные. Совокупность биологических дисциплин до не­давнего времени для описания результатов ис­следований, и описания работы изучаемых био­сис­тем, использовали преимущественно словес­ные модели. Но на языке словесных моделей трудно достичь четкости в изложении за­коно­мерностей работы биосистемы, трудно выразить количествен­ные соотношения между парамет­рами изучаемой биосистемы. К инфор­мацион­ным моделям относятся и математиче­ские мо­дели. Они обладают высокой степенью абст­рактности, опери­руют символами, легко обозна­чающими параметры систем лю­бой природы, в том числе и биологической, допус­кают количе­ственную интерпретацию. Именно математиче­ские модели по­зволили в биологии и медицине перейти к сжатому изложению гипотез и законо­мерностей, к широкому внедрению вычисли­тельной техники. Разработка математи­ческих моделей биосистем идет совместно с построе­нием физических моделей. Сейчас на­метился следующий путь: изучение биосистемы — по­строение математической модели - разра­ботка физической модели. В медицине, кроме того, широко используются биологичес­кие (пред­метные) модели. Для изучения протекания па­тологичес­ких процессов и методов лечения чело­века различными новыми препаратами, приме­няют предварительное изучение на предмет­ной модели - животном. При этом животное подби­рают так, чтобы уровень органи­зации изучаемой системы был близок к уровню организации тако­вой системы у человека, включая не­рвные, гумо­ральные факторы регуля­ции, возможные влия­ния ок­ружающей среды и т.д. Понятно, что предметные модели являют­ся и моделями, со­вмещающими в себе все три составляющие ма­териального объекта: вещество, энергию и орга­низацию.

Моделирование состоит из следующих ста­дий:

1. Формирование цели моделирования.

2. Создание гипотезы для качественного описа­ния системы, выбор типа модели и математиче­ских методов ее описания.

3. Создание модели.

4. Сравнение модели с исследуемой системой с целью их идентификации.

Медицинская диагностика и возможности её автоматизации

Одной из центральных задач лечебной медицины является ди­агностика - раздел медицины, изу­чающий признаки болезней и методы, с помо­щью которых устанавливается диагноз. Диагно­сти­ка устанавливает, какое из известных заболе­ваний более соответ­ствует имеющейся у паци­ента патологии и с какими особеннос­тями проте­кает данная патология у конкретного больного. Первая часть задачи носит типично классифика­ционный харак­тер, т.е. из множества диагнозов необходимо выбрать один. Хотя оговоримся, что сводить все многообразие диагностики только к классификации нельзя. Нельзя же всерьез утвер­ждать, что познаны абсолютно все болезни и их проявления. По­этому следует говорить о диагно­стике как о задаче распознавания образов. Уже сейчас в медицине известно около 10 тыс. болез­ней и около 100 тыс. симптомов, которые могут встречаться в различ­ных сочетаниях. Результа­том этого является поздняя диагностика неот­ложных и онкологических заболеваний, неудов­летворитель­ные результаты лечения.

Одним из выходов является автоматизированная диагностика на базе ЭВМ, особенно:

1. При большом количестве информации;

2. При преимущественном использовании коли­чественных данных.

3. При необходимости быстрой обработки ин­формации;

4. При диагностике в условиях неполноты ис­ходных данных;

5. При диагностике редких заболеваний.

Работы по автоматизации диагностики на базе математичес­ких методов начались с 50-60 годов. Одной из первых крупных ра­бот были исследо­вания американцев Ледли и Ластеда. В СССР по­чти одновременно начали работу Гнеденко, Амо­сов, Шкабара (Киев) и Парин, Баевский, Быхов­ский (Москва). Наибольшее число диагно­стиче­ских систем разработано в кардиологии и кар­диохирургии, неотложной хирургии брюш­ной полости, онкологической диагностике, невроло­гии. Диагностика в большинстве случаев не од­номоментная про­цедура, а динамический про­цесс.

В диагностике можно выделить два этапа: 1) сбор информа­ции; 2) ее оценка.

Они тесно связаны между собой, но определяю­щим является второй, причем диагностика включает в себя еще и управление дообследо­ванием.