Вопросы для самоконтроля

1. Какие типы специализированных медицинских программ Вы знаете.

2. Что такое медицинская база данных. Приведите примеры медицинских баз данных.

3. Что такое экспертная система.

4. С какой целью могут использоваться медицинские экспертные системы.

5. Из каких блоков состоят современные экспертные системы. Каково назначение каждого из них.

6. Что такое информационно-справочные системы.

7. В чем Вы видите преимущество электронных справочных систем перед книгами.

8. В чем, по Вашему мнению, заключается различие между экспертными и информационно-справочными системами.

9. Для чего предназначены экспертные системы, ориентированные на использование пациентами.

10. Какие Вы знаете типы обучающих медицинских программ.

11. Классифицируйте изученные медицинские прикладные программы на экспертные, справочные системы и обучающие программы.

12. Какая из изученных программ наиболее полно решает задачи автоматизированного рабочего места врача.

Занятие №6 Особенности и общие принципы статистического анализа биомедицинских данных

Цель: Изучить особенности и общие принципы статистического анализа биомедицинских данных.

Необходимо знать: особенности анализа биомедицинских данных, этапы анализа данных, программные средства анализа данных: пакеты и их категории, электронные таблицы, принципы и технологию обработки числовой информации при помощи Microsoft Excel.

Необходимо уметь: вводить информацию в электронную таблицу Microsoft Excel; выделять ячейки; изменять их размеры; объединять ячейки; использовать функцию автозаполнения; оформлять таблицу; создавать и форматировать диаграммы, выполнять расчеты по формулам.

Особенности анализа биомедицинских данных

В медицинской практике и, особенно, в медицинских исследованиях часто применяются различные методы анализа и обработки данных. Математика, в частности статистика, широко используется в медицине. Математические методы позволяют объективно оценивать количественные результаты исследований.

Для любого врача, связанного с экспериментальными исследованиями, совершенно очевидна необходимость использования статистических методов в своей работе. При этом роль используемых статистических методов двояка: с одной стороны они позволяют обнаружить ранее неизвестные закономерности, с другой, с их помощью авторы проверяют достоверность априорно формулируемых выводов.

Важнейшим условием при анализе данных является корректность и грамотность применения статистических методов.

Долгое время анализ медицинских данных оставался уделом специалистов, так как требовал весьма серьезной математической подготовки. В настоящее время с появлением современных технологий необходимые статистические исследования врач может провести самостоятельно, используя разнообразные компьютерные пакеты программ.

Использование компьютера делает достаточно сложные методы анализа медицинских данных более доступными и наглядными: теперь не требуется вручную выполнять трудоемкие расчеты по сложным формулам, строить таблицы и графики. Если раньше для анализа данных в первую очередь требовалось глубокое знание статистики и владение методами расчетов, то в современной компьютерной технологии обработки данных более важным стало умение работать с пакетами для обработки данных.

Анализ данных с использованием статистического пакета включает несколько этапов.

1. Планирование исследования. Необходимо спланировать исследование с учетом последующей обработки данных, чтобы избежать ситуации, когда некоторые наблюдения оказываются лишними, а каких-то не хватает для реализации выбранных методов анализа. Однако на практике на начальных этапах исследования часто нет полной ясности о методах обработки результатов исследований. Поэтому следует ориентироваться на наиболее часто используемые методы обработки медицинских данных и требования к исходному материалу, предъявляемые ими.

2. Подготовка данных к анализу. Это крайне важный, часто недооцениваемый этап работы. Обычно он включает: ввод данных, предварительное преобразование данных, визуализацию данных с целью формирования представления об исходном материале. В настоящее время практически отпадает необходимость в предварительном структурировании, построении необходимых выборок, ранжировании и т.д. Эти задачи в современных пакетах автоматизированы и выполняются непосредственно при реализации выбранного метода анализа.

3. Предварительный анализ данных. На этом этапе формируется представления о типе анализируемых данных, когда выясняется структура, определяются зависимости между данными, производится их группировка.

4. Выбор и реализация метода анализа. В связи с многообразием методов выбор может быть весьма затруднителен. Однако в современных пакетах введенные данные достаточно просто обработать с использованием различных процедур, а затем можно выбрать метод, дающий наилучшие результаты.

5. Интерпретация результатов анализа. Этот этап часто вызывает затруднения у исследователей-медиков в связи с ограниченностью знаний в области статистики. Поэтому к интерпретации результатов анализа следует относиться особенно внимательно, точно следуя указаниям соответствующих руководств. Это же касается и практических рекомендаций и выводов, которые осуществляются на основе результатов статистического анализа.

6. Представление результатов. Является одним из важнейших компонентов качества применения статистических методов. Поэтому полнота и уровень описания, как самого анализа, так и его результатов, наглядность их представления не должны снижать общий уровень выполненной работы, что особенно важно при оформлении диссертации.