Практичне завдання

Завантажити з дискети навчальну програму “Імунна ре­акція”.

Вивчити опис моделі протипухлинного імунітету і зав­дання з дослідженням даної моделі в розділі 2 програми.

Виконати завдання з дослідженням протипухлинного імуні­тету, викликавши в оперативну пам’ять ЕОМ розділ 3 програми і провівши дослідження моделі.

Вивчити опис моделі аутоімунного захворювання і зав­дання з дослідженням моделі в розділі 4 програми.

Провести дослідження моделі аутоімунного захворюван­ня і виконати завдання, завантаживши в оперативну пам’ять ЕОМ розділ 5 програми.

Вивчити опис моделі гуморального імунітету і зав­дан­ня з даної моделі у розділі 6 програми.

Виконати завдання для моделі гуморального імунітету, завантаживши розділ 7 програми.

Відповісти на контрольні питання розділу 8 програми, про отриману оцінку сповістити викладача.

Контрольні питання

1. Які фактори враховуються в математичній моделі протипухлин­но­го імунітету?

2. Що впливає на результати лікування аутоімунного захворю­ван­ня?

3. Чи може одна і та ж доза препарату при лікуванні аутоімунного захворю­ван­ня приводити до різних результатів?

4. Які процеси описує модель аутоімунної реакції?

5. Які фактори імунної реакції сприяють усуненню аутоімунного за­хворювання при лікуванні кортикостероїдними препаратами?

6. За рахунок яких факторів імунної реакції настає одужання при лі­куванні хронічної інфекційної хвороби методом загострення за­хво­рювання?

Завдання для самостійної роботи

Вивести рівняння математичної моделі протипухлинного іму­­ні­тету.

Вивести рівняння математичної моделі аутоімунної реакції.

Вивести рівняння математичної моделі гуморального імуні­те­ту.

2.7. ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ “ВИВЧЕННЯ ОСНОВ ІНФОРМАЦІЙНО-ЙМОВІРНіСНОГО МЕТОДУ МЕДИЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ”

Мета заняття:

1. Засвоїти основні ідеї інформаційно-ймовірнісного ме­тоду д­і­аг­нос­тики.

2. Поставити діагноз за заданим комплексом симптомів.

Забезпечення:

1. Персональний комп’ютер типу IBM PC.

2. Дискета з навчальною програмою “Байєс”.

Контрольні питання для підготовки до заняття

1. Які етапи включає в себе процес медичної діагностики (з точки зо­ру кіберне­ти­ки)?

2. Що таке діагностичний алгоритм?

3. Як ставиться діагноз в інформаційно-ймовірнісному методі?

4. Яке призначення формули Байєса в інформаційно-ймовір­ніс­но­му методі?

5. Що таке діагностична таблиця?

Додаткова література

1. Чалий О.В., Дяков В.А., Хаїмзон І.Й. Основи інформатики. – К.: Ви­ща школа, 1993. – Гл. 8.

2. Ливенцев Н.М. Курс физики. – М.: Высшая школа, 1988. – С. 299–311.

2.7.1. Додаткові теоретичні відомості

Медичні діагностичні системи

Медичні діагностичні (консультаційні) системи – це ком­п’ю­­тер­ні програми, за допомогою яких можна інтер­пре­ту­вати інформацію, якою володіє лікар, для того, щоб поставити діагноз і обрати оптимальну для даного пацієнта ме­тодику лікування. Основний елемент (ядро) консульта­цій­ної системи – це модель досвіду і кваліфікації лікаря (мо­дель прийняття рішення). Деякі розділи діагностичних систем чи вся система в цілому можуть бути побудовані на основі ймовірнісного підходу (методу Байєса).

Діагностичний алгоритм

Послідовність правил, які дозволяють порівняти інфор­ма­цію про ознаки хворого з комплексом ознак типових захво­рювань, називається діагностичним алгоритмом. Кінцеве рішення про діагноз приймається лікарем, виходячи з резуль­татів порівняння. Таке порівняння буває простим тіль­ки в разі, коли весь симптомокомплекс збігається з симптомокомплексом конкретного захворювання. У практичній ро­боті лікаря такий збіг буває дуже рідко. У біль­шос­ті випадків при порівнянні вдається вибрати серед нескін­чен­ної множини різних захворювань кілька можливих діагнозів (тобто більш можливих захворювань).

Діагностичний алгоритм залежить від прийнятої при діаг­ностиці лікарської логіки. Найбільш поширеними видами лікарсь­кої логіки є:

- детерміністська логіка (див. навчальну програму “Ба­йєс”);

- логіка фазового інтервалу (див. програму “Байєс”);

- інформаційно-ймовірнісна логіка.

Інформаційно-ймовірнісна лікарська логіка

Інформаційно-ймовірнісна логіка – це діагностичний засіб, у якому знаходяться (по формулі Байєса) ймовірності Р (D_j / Sс_i) кіль­кох діагнозів D_j, можливих у хворого з даним набором симптомів Sс_i. При цьому враховують різні ймо­вір­ності P (S_i /D_j) кожного з мож­ливих симптомів S_i при різних захворюваннях D_j. Інформація про ці ймовірності P (S_i / D_j) зібрана у діагностичну таблицю, яка разом з формулою Байєса являє собою основу методу інформаційно-ймо­вір­нісної діагностики. Для складання діагностичних таблиць статистично обробляється велика кількість історій хвороб з перевіреними діагнозами і обчислюються умовні ймовірнос­ті P (S_i / D_j). Для обчислення даних ймовірностей береться, наприклад, 1000 історій хвороб з діагнозом “туберкульоз легень” і виписується вся симптоматика, яка зустрілась при цьо­му захворюванні. Якщо симптом “підвищення температури” виявився при цьому у 900 хворих, то ймовірність даного симптому дорівнює 900/1000 = 0.9. Якщо будь-який інший симптом, наприклад “підвищення тиску”, зустрівся у 40 хворих, умовна ймовірність цього симптому дорівнює 40/1000 = 0.04 тощо. Всі отримані таким чином умовні ймовірності для різних діагнозів вміщують в діагностичну таблицю.

Маючи наявний перелік симптомів (симптомокомплекс – Sc_i) конкретного пацієнта, можна встановити діагноз на основі інформаційно-ймовірнісної логіки. Для цього необхідно обчислювати ймовірності різних захворювань D_j і вибрати діагноз, що має найбільшу ймовірність.

Розрахунок ймовірностей P (D_j / Sc_i) різних (включених до діаг­нос­тичної таблиці) діагнозів D_j проводиться за допомогою формули Байєса (або її аналогів):

P (D_j /Sc_i) =P (Sc_i /D_j)× P (D_j) /P (Sc),

де P (Sc_i /D_j) – умовна ймовірність наявності симптомокомплексу Sc_i конкретного пацієнта при захворюванні D_j;

P (D_j) – апріорна ймовірність захворювання D_j;

P (Sc) – повна ймовірність наявності симптомокомплексу Sc_i конкретного пацієнта при всіх захворюваннях, що включені до діагностичної таблиці.

Етапи діагностичного процесу за допомогою інформаційно-ймовірнісного методу

Щоб провести дані розрахунки, необхідно:

1. Отримати значення апріорних ймовірностей P (D_j) всіх захворювань, включених до діагностичної таблиці. Такий набір P (D_j) характеризує розподіл захворювань у даній групі населення (лікарня, район, місто). Значення апріорних ймо­вірностей непостійні, залежать від сезонних, геогра­фіч­них та епідеміологічних факторів. Для отримання даних про апріорні ймовірності необхідна статистична обробка да­них захворювань. Наприклад, в будь-якій лікарні були вибрані випадково 100 пацієнтів, з яких 80 виявились хворими на гри­п. Отже, апріорна ймовірність діагнозу “грип” для розрахунків інформаційно-ймовірнісним методом дорівнює 80/100 = 0.8.

2. Обчислити значення P (Sc_i /D_j) для всіх діагнозів D_j даної таблиці. Обчислення проводиться згідно з формулою:

P (Sc_i /D_j) = P (S ₁ /D_j)× P (S ₂ /D_j)...... P (S_n /D_j).

Дана формула відповідає відомій з теорії ймовірності фор­мулі множення ймовірностей, справедливій для незалежних подій.

3. Обчислити значення P (Sc) за формулою:

,

де сума береться за індексом j (номер діагнозу).

4. За фомулою Байєса обчислити ймовірності усіх захво­рювань із діагностичної таблиці.

5. Обрати шуканий для даного пацієнта діагноз, що має макси­мальну ймовірність з обчислених.

6. Оцінити (виходячи з відповідних критеріїв) досто­вір­ність результату і поставити заключний діагноз. Наприклад, якщо отриманий діагноз має ймовірність, меншу за 60%, то результат не є достовірним і необхідно повторити процедуру діагностики, збільшив­ши число симптомів.

2.7.2. Робота з навчальною програмою “Байєс”