Вопрос 9. Прогностичность положительного результата теста (ппр) – это доля истинно положительных результатов теста среди всех положительных результатов. Формула:

ППР=	ИП/(ИП+ЛП)×100%

ППР можно трактовать как вероятность того, что у пациента есть данное заболевание, если тест дал положительный результат. Прогностичность положительного результата зависит как от чувствительности и специфичности теста, так и от распространенности заболевания (см. формулу Байеса). При этом, чем специфичнее тест и более распространен, тем выше ППР. Максимальное значение ППР – 100%; принимает при ДЧ и ДС равными 100%.

Вопрос 3. Понятие о модели и моделировании. Модель – это создаваемое человеком подобие изучаемого объекта (макет, изображение, схема, карта, словесное описание, математическое представление и т.п.). Метод моделирования состоит в исследовании объекта, явления или процесса путем построения моделей и их изучения. Модель всегда проще реального объекта, но она позволяет выделить главное, не отвлекаясь на детали.

Различают биофизические, физические, электрические, ситуационные, информационные, математические и другие модели.

Информационная модель – модель объекта, процесса или явления, в которой представлены информационные аспекты моделируемого объекта, процесса или явления. Среди информационных моделей особое место занимают модели представления знаний.

Математические модели, их достоинства, этапы создания

Математические модели – это системы математических выражений (формул, функций, уравнений и т.п.), описывающие те или иные свойства изучаемого объекта, явления. При создании математических моделей используют физические, химические, биологические и т.п. закономерности, выявленные при экспериментальном или теоретическом исследовании объекта моделирования. Так математические модели кровообращения основаны на законах гидродинамики. Классическим примером математической модели явлений природы служит основной закон Ньютона.

Математическое моделирование как метод исследования обладает рядом достоинств:1) Метод представления количественных закономерностей в виде графиков, формул, таблиц и т.п. точен и экономичен;

2) Математическая модель позволяет судить о поведении таких систем и в таких условиях, которые трудно (или даже невозможно) создать в эксперименте или в клинике;

3) Математическая модель позволяет уменьшить время исследования систем, экономит материальные ресурсы;

4) Математическая модель облегчает решение задач прогнозирования хода и результатов экспериментов, эффектов лечебных воздействий. Такое прогнозирование позволяет подобрать оптимальные варианты применения лекарственных препаратов. Например, можно рассчитать схему внутрисосудистого непрерывного введения лекарства так, что будет обеспечен максимальный лечебный эффект при минимальном побочном воздействии. Наконец, можно лечебную терапию так рассчитать, что она обязательно приведет к выздоровлению (если таковое ещё возможно);

5) Математическая модель является важной составной частью систем интенсивной терапии;

6) Анализ математических моделей может выявить в организме пациента новые, не известные практике явления и тем самым стимулировать более глубокое исследование тех или иных органов человека.

Перечислим основные этапы математического моделирования:

1 этап: Формулировка цели моделирования.

2 этап: Построение упрощенной схемы реального процесса или явления на основании соответствующих законов и имеющихся данных.

3 этап: Изображение моделируемого процесса в виде соответствующей геометрической структуры.

4 этап: Формализация модели, т.е. составление уравнений, формул и т.п., адекватно описывающих происходящие процессы.

5 этап: Решение уравнений.

6 этап: Анализ полученных данных.