- •Медична інформатика навчальний посібник
- •Передмова
- •1.Інформатика як наука. Інформація
- •Питання для самоконтролю
- •2. Апаратне забезпечення комп’ютера
- •Додаткові пристрої
- •Питання для самоконтролю
- •3.1.Прикладні програми
- •3.2.Файлова система комп’ютера
- •Питання для самоконтролю
- •4. Основи роботи в ос Windows
- •4.1.Вбудовані додатки та утиліти
- •4.2.Робочий стіл windows
- •4.3.Структура типового вікна
- •4.4.Головне меню
- •4.5.Копіювання і перейменування об’єктів
- •Питання для самоконтролю
- •5.1.Шрифти та їх вибір
- •5.2.Сторінка та її характеристики
- •5.3.Побудова таблиць у мs Wогd
- •Перелік робіт, що підлягають виконанню:
- •Питання для самоконтролю
- •6. Використання електронних таблиць для аналізу медико-біологічних даних. Електронні таблиці Microsoft Excel
- •6.1.Створення збереження файлів книг
- •6.2.Використання формул
- •6.3.Побудова діаграми
- •Питання для самоконтролю
- •7. Основи статистичних методів обробки результатів медико-біологічних досліджень
- •7.1.Статистичні сукупності
- •7.2.Варіаційний ряд та його параметри
- •7.3. Вступ у теорію ймовірностей
- •7.4. Кореляція
- •7.5.Обчислення статистичних параметрів за допомогою комп’ютера
- •Питання для самоконтролю
- •8.Технологія баз даних
- •8.1.Системи управління базами даних
- •8.2.Робота з базою даних у середовищі ms Access
- •8.3.Панель інструментів бази даних
- •8.4.Створення бази даних (створення структури бд)
- •Питання для самоконтролю
- •9. Стандартизована історія хвороби пацієнта
- •Медична карта № 1
- •Питання для самоконтролю
- •Практичне завдання
- •10. Формальна логіка у вирішенні завдань діагностики, лікування і профілактики хвороб. Типи (форми) медичної логіки
- •10.1.Детерміністична логіка
- •10.2. Логіка фазових інтервалів
- •10.3. Імовірнісна діагностика. Загальне уявлення про застосування інформаційно-імовірнісної логіки в діагностиці
- •10.4.0Снови теорії ймовірніосної діагностики
- •10.5.Функціонування систем імовірнісної діагностики
- •6) Установлення діагнозу
- •Питання для самоконтролю
- •11.Формалізація та алгоритмізація медичних задач
- •Питання для самоконтролю
- •Практичні завдання
- •12.Математичне моделювання в біології та медицині
- •12.1.Етапи математичного моделювання
- •12.2. Математична модель “ Хижаки - жертви”
- •Позначимо кількість жертв через n, а кількість хижакiв через m. Числа m та n є функцiями від часу т. У даній моделi врахуємо такi фактори:
- •1. Природне розмноження жертв;
- •12.3.Математичне моделювання в імунології
- •12.4.Математична модель росту популяції бактерій
- •12.5.Математичне моделювання поширення інфекційної хвороби в населеному пункті
- •12.6.Математичне моделювання функцій кровообігу
- •Питання для самоконтролю
- •13.Експертні системи в медицині
- •Питання для самоконтролю
- •1.Дайте визначення ес.
- •2.Розкажіть про загальну структуру ес, класифікацію.
- •14. Автоматизовані системи управління охороною здоров’я
- •Питання для самоконтролю
- •15.Медичні інформаційні системи
- •Питання для самоконтролю
- •16.1. Локальні та глобальні мережі
- •Контролер Модем еом
- •16.3.Поняття про медичні ресурси InterNеt
- •Питання для самоконтролю
- •Бібліографічний опис
- •Покажчики
- •Додатки
- •Гарячі клавіші Windows
- •Комбінації клавіш із зображенням логотипа Windows (Win)
- •Гарячі клавіші Microsoft Word
- •Гарячі клавіші Microsoft Excel
- •Комп’ютерна мережа InterNet Домени першого рівня:
7. Основи статистичних методів обробки результатів медико-біологічних досліджень
В охороні здоров’я, клінічній медицині використовуються статистичні концепції для прийняття рішень у клінічній діагностиці, прогнозування можливих результатів здійснення тих чи інших програм у певній групі населення, перебігу захворювання в окремого пацієнта, вибору лікування для конкретного хворого і т.п. Статистика знаходить щоденне застосування в лабораторній практиці. Знання статистики стало важливим для розуміння і критичної оцінки повідомлень у медичних журналах. Отже, знання принципів статистики необхідне для планування, проведення, аналізу досліджень.
Термін “статистика” має два значення:
щоденне використання даних, числових спостережень і їхньої кількісної інформації (наприклад, маса тіла новонароджених, вік хворих, кількість лейкоцитів у крові і т.д.);
дисципліна, яка вивчає статистичні методи, наукові методи збору, обробки, представлення, аналізу та інтерпретації даних, формулювання статистичних висновків на основі кількісних даних.
Статистика як наука вивчає кількісну сторону масових суспільних явищ у нерозривному зв’язку з їхніми якісними особливостями.
Застосування статистики в охороні здоров’я необхідно як на рівні цілого суспільства, так і на рівні окремих пацієнтів. Медицина має справу з індивідуумами, які відрізняються один від одного численними характеристиками, такими як маса тіла, вік, зріст, артеріальний тиск, рівень холестерину, імуноглобулінів і т.п. Значення показників, на основі яких людину можна вважати здоровою, варіюється від одного індивідуума до іншого. Немає двох зовсім однакових пацієнтів або двух груп індивідуумів, проте рішення щодо окремих хворих або груп населення доводитися приймати на основі досвіду, накопиченого щодо інших хворих або груп із подібними біологічними і соціальними характеристиками. Згідно з наявними відмінностями ці висновки не можуть бути абсолютно точними – вони завжди мають деяку невизначеність. Саме в цьому і полягає імовірнісна природа медицини.
Варіація ознаки (або фактора, або результатів вимірювань) виникає, якщо її значення змінюються від індивідуума до індивідуума або для одного індивідуума в часі. Майже всім характеристикам організму людини (фізіологічним, біохімічним, імунологічним) притаманна варіабельність.
Ускладнення виникають при спробах узагальнити характеристики в групі хворих або популяційній групі; вирішити, яке значення тієї чи іншої характеристики буде ідеальним, нормальним, середнім і т.п.; зіставити дві групи хворих або дві групи популяційних груп за конкретною характеристикою.
7.1.Статистичні сукупності
Стан людського організму визначається сукупністю властивостей (температурою, артеріальним тиском і т.п.). Властивості, які оцінюються в будь-якій формі (якісній або кількісній), називаються параметрами. Значення кожного з цих параметрів постійно змінюються як у хворому, так і в здоровому організмі.
Якщо в будь-якій групі здорових осіб визначити значення якогось медико-біологічного параметра, наприклад, виміряти величину артеріального тиску (АТ), тоді ми отримаємо сукупність різних цифр, значення яких знаходяться в певному інтервалі. Цей інтервал називається зоною здоров’я для даного параметра. Наприклад, зоною здоров’я для показника температури в людини є інтервали 36,4 – 36,90 С.
Статистична сукупність – група, яка складається із великої кількості відносно однорідних елементів (об'єктів), узятих разом у відомих межах часу або простору. Наприклад, статистичною сукупністю можна назвати:
1) контингент хворих, які перебувають у даний момент на лікуванні в стаціонарі; 2) групу призовників, які пройшли медичне обстеження у військоматі за рік; 3) сукупність мікрофотографій якої-небудь тканини, яка була узята в певної кількості хворих.
Елементи, з яких складається сукупність, мають різні за величиною значення ознаки, що вивчається. Кожне із цих значень зустрічається в групі з неоднаковою частотою. Для вивчення розподілу явища, що вивчається, необхідно провести велику кількість спостережень.
Розподіли, що спостерігаються в медичних дослідженнях, різноманітні за своїм характером. Розрізняють такі основні типи розподілу:
альтернативний;
нормальний (симетричний);
асиметричний.
Альтернативний тип розподілу має тільки два протилежні значення ознаки (так, ні). Наприклад, результат лікування складається тільки з двох протилежних градацій: кількості осіб, які вижили і кількості осіб, які померли; за ознакою встигання студентів розподіл складається із кількості тих, хто встигає і кількості тих, хто не встигає і т.п. (мал.1).
Частіше від інших типів розподілення зустрічається нормальне (симетричне) розподілення, за якого число випадків спостережень із різною величиною ознаки розміщується симетрично відносно середини ряду, причому найбільше число випадків спостережень накопичується на рівні середини ряду (мал.1.2).
Зустрічаються явища, які розподіляються за типом асиметричного. За асиметричного розподілу найбільше число випадків спостереження накопичується не на рівні середини ряду, а зміщується в бік меншого значення ознаки (правостороння асиметрія) або в бік більшого значення ознаки (лівостороння асиметрія), або накопичується на кінцях ряду (двогорбе бімодальне розподілення) (мал.1.3).
1 2 3
ознаки немає,
ознака є.
Мал.1. Типи розподілення ознаки в сукупностях
Правостороння асиметрія характерна для розподілення такої ознаки як кількість дітей у родині європейських країн. Як відомо, в більшості родин є 1-2 дитини, зі збільшенням кількості дітей у родинах зменшується кількість таких родин.
Бімодальне розподілення має дві вершини. Наприклад, якщо об’єднати в сукупність хлопчиків і дівчаток, виміряти їхній зріст, то отримане розподілення буде бімодальним.
Генеральна сукупність складається з усіх одиниць спостережень, які можуть бути внесені в неї відповідно до мети дослідження. Наприклад, якщо можна було б вивчити всіх хворих на туберкульоз у світі, то отримана група хворих склала б генеральну сукупність. Зрозуміло, що практично це зробити неможливо, тому при вивченні здоров’я населення генеральна сукупність розглядається в межах конкретних меж, які відповідають територіальним або виробничим ознакам і тому містять певну кількість спостережень.
Вибіркова сукупність (вибірка) – частина генеральної сукупності, за властивостями якої судять про генеральну сукупність. На підставі аналізу вибіркової сукупності можна отримати досить повне уявлення про закономірності, притаманні всій генеральній сукупності. Вибіркова сукупність має бути репрезентативною, тобто у відібраній частині мають бути представлені всі елементи в тому ж співвідношенні, що і в генеральній сукупності. Вибіркова сукупність має відображати властивості генеральної сукупності, тобто правильно її представляти.