Если у Вас нет выхода, мы предлагаем ВХОД :-)

Предлагаем сотрудничество по обработке Ваших медико-биологических данных методами теории распознавания образов и методами DataMining. В результате проведенного интеллектуального анализа данных будут выявлены все объективно существующие закономерности. Особый интерес представляют те, которые не выявляются традиционными статистическими методами. Возможно создание программ диагностики и прогноза.


Новое в медбиостатистике - методы DataMining.

Работы, опубликованные по результатам применения методов распознавания образов (раздела DataMining) в медицине.

Пример применения логико-статистических методов (метод DataMining) в психиатрии (прогноз депрессии при сотрясении головного мозга).

- Почитать статьи о применении методов интеллектуального анализа данных и распознавания образов в медико-биологических исследованиях можно на сайте. Там же можно пообщаться в форуме. .

- Статья, опубликованная в журнале "Врач и Информационные Технологии", доступна для скачивания - «ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ Data Mining ПРИ МЕДИКО-ЛАБОРАТОРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ В МАССИВАХ ДАННЫХ» А.В.КУЗНЕЦОВА

Важная тема поднята Леоновым В.П. к.т.н., доцентом Томского госуниверситета,
редактором электронного журнала
"Биометрика"


NB


Методологический кризис

На рубеже 80-90-х годов в зарубежной биомедицине сформировалось новое научное направление - клиническая эпидемиология. Основной методологический постулат клинической эпидемиологии - "evidence-based medicine", что переводится как "медицина, основанная на фактах", либо "научно-доказательная медицина". В рамках этой концепции существенная роль отводится статистическим методам на этапах планирования исследований и анализа полученных данных. В связи с этим в последнее десятилетие за рубежом было открыто довольно много факультетов и лабораторий биостатистики.
достаточно большая их часть содержит весьма сомнительные результаты статистического анализа наблюдений. В 80% работ авторы ограничиваются использованием всего лишь одного статистического метода проверки своих гипотез, как правило, лишь при сравнении средних. В 17% работ, в которых описываются результаты исследований, статистические методы вообще не упоминаются, хотя поставленные задачи исследования требуют их обязательного применения. В 70% проанализированных работ используется t-критерий Стьюдента без проверки условий правомочности его применения, результатом чего являются весьма сомнительные выводы
3. К примеру, в одной из докторских диссертаций представлены 34 таблицы с результатами сравнения средних, причем ни в одной из них автор не сообщает, каким статистическим критерием проверялись эти гипотезы. В беседе с диссертантом выяснилось, что был использован t-критерий Стьюдента. Как известно, этот критерий допустимо применять, если выполняются два обязательных условия. На наш вопрос о проверке этих условий, диссертант ответила, что нормальность распределения не проверялась. Не производилась проверка и второго условия.

Не будем забывать, что в ряде случаев выводы таких исследований становятся лечебными методиками, рекомендациями о применении лекарственных препаратов и т.д.

// проверки адекватности использования методов математического анализа данных

введение для аспирантов биомедицинских специальностей обязательного экзамена по основам информатики, программа по которому содержала бы и основы статистического анализа биомедицинских данных

также ввести в "Положение ВАК РФ" обязательное представление исходных матриц данных в виде приложений к диссертации, а также в электронном виде. Полезна была бы также и организация профилированных отраслевых баз данных, в которые диссертант обязан сдавать эти данные перед защитой.

//Развитие и широкое распространение в мире концепции доказательной медицины, необходимость интеграции отечественной науки в контекст мировой предъявляют существенно более высокие требования к методологии медицинских научных исследований основные, с нашей точки зрения, последствия низкого качества исследований в отечественной медицине и биологии.

Научные: низкое качество и недостаточный методологический уровень исследований лишает отечественную биомедицинскую науку возможности выполнять ее основные задачи – изучать фундаментальные основы биологии и медицины и давать надежные ориентиры практическому здравоохранению.

Клинические: низкое качество научных исследований в медицине лишает практикующих врачей надежных ориентиров при выборе клинических вмешательств, способствует широкому применению большого количества бесполезных (в лучшем случае!) методов диагностики и лечения, снижая тем самым качество медицинской помощи в целом.

Действительно, в медицинских вузах готовят врачей, а не исследователей, которые могли бы самостоятельно владеть всеми современными технологиями, в том числе и информационными. Более того, это невозможно в принципе, поскольку современная наука по своей сути, за редким исключением, является в основном коллективным творчеством. Однако в большинстве медицинских НИИ и вузов отсутствуют специализированные лаборатории биостатистики, подобные той, что есть в ГНИЦ профилактической медицины отечественная биомедицинская наука должна существенно повысить надежность и качество своих выводов. Учитывая, что большая часть таких выводов и рекомендаций есть результат экспериментальных исследований, очевидно, что для этого необходимо повысить методологическое качество медицинских исследований, в т.ч. качество статистического анализа биомедицинских данных.
Ввести для аспирантов медицинских и биологических специальностей обучение и обязательный экзамен по основам информатики, программа которого содержала бы и основы статистического анализа данных.


Статистика и медицина. В.Леонов


С другой стороны представители точных наук, углубляясь в предмет своего исследования, приходят к интересным выводам:
Грибов П.А. "Вера и безверие"


 



Сайт создан в системе uCoz