Разработка проблемно-ориентированных теорий для интеллектуального анализа данных – весьма актуальное направление исследований в современной информатике, имеющее как фундаментальный, так и практический интерес. В частности, существующие подходы, повсеместно используемые для анализа биомедицинских данных, основаны на относительно простых статистических моделях и не позволяют проводить адекватного и полного анализа больших массивов весьма разнородных данных, собираемых с использованием современных медицинских технологий обследования пациентов. С использованием такого рода упрощенных и, также, устаревших технологий анализа данных, разработка эффективных информационных технологий для клинической медицины, которые бы могли обеспечить существенное повышение качества и эффективности лечения, не представляется реалистичной.

В целом, в мировой практике в настоящее время не существует фундаментально обоснованного математического аппарата для нахождения сложных закономерностей в биомедицинских данных и для оценки достоверности найденных закономерностей. Такой аппарат был разработан в Институте фармакоинформатики, ФИЦ ИУ РАН. Использование метрической аксиоматики в качестве универсальных ограничений в рамках алгебраического подхода к проблемам распознавания/классификации не имеет мировых аналогов. Данный подход позволяет выявлять сложные соотношения между микроэлементным профилем пациента, профилем генетических полиморфизмов, коморбидными диагнозами по МКБ-10, клинико-лабораторными и биохимическими показателями состояния здоровья пациентов в рамках анализа данных одного исследования. Например, данным методом осуществлено установление дефицита магния как ядра коморбидности многочисленных болезней цивилизации.

Развитие методов теории классификации значений признаков и комбинаторной теории разрешимости для создания алгоритмов интеллектуального анализа биомедицинских данных представляется крайне перспективным, так как в настоящее время в мировой практике неизвестны методы, позволяющие устанавливать «сгущения» закономерностей в биомедицинских данных. Установление такого рода сгущений в значениях биомедицинских параметров в соответствующем метрическом пространстве имеет принципиально важное значение для разработки надежных диагностических правил, обоснованной разработки шкал оценки и прогнозирования риска, и решения одной из фундаментальных задач современной биомедицины — установления взаимосвязей между коморбидностью (т.е. совместной встречаемостью) различных хронических патологий и значениями определенных биомедицинских параметров. Данный подход к был многократно применен для решения различных задач анализа медицинских данных (см., например, работы [1,2]). Другие примеры крупномасштабных биомедицинских исследований, проведенных с использованием данной информационной технологии, рассмотрены в разделах Неврология, Кардиология, Акушерство и гинекология и в других разделах медицины.

Литература

  1. Торшин И.Ю., Лиманова О.А., Громова О.А., Тетруашвили Н.К., Коденцова В.М., Малявская С.И., Гришина Т.Р., Калачева А.Г., Мозговая Е.В., Захарова И.Н., Галустян А.Н., Семенов В.А., Громов А.Н., Лебедев А.В., Керимкулова Н.В., Лапочкина Н.П., Никифорова Н.В., Назаренко О.А., Богачева Т.Е., Федотова Л.Э. и др. Метрический анализ данных по взаимосвязям между показателями микронутриентной обеспеченности и состоянием здоровья женщин 18-45 лет. Медицинский алфавит. 2018. Т. 2. № 21 (358). С. 6-19.
  2. Громова О.А., Торшин И.Ю., Кобалава Ж.Д., Сорокина М.А., Виллевальде С.В., Галочкин С.А., Гоголева И.В., Грачева О.Н., Гришина Т.Р., Громов А.Н., Егорова Е.Ю., Калачева А.Г., Малявская С.И., Мерай И.А., Семенов В.А. Дефицит магния и гиперкоагуляционные состояния: метрический анализ данных выборки пациентов 18-50 лет лечебно-профилактических учреждений России. Кардиология. 2018. Т. 58. № 4. С. 22-35.