Ekologiya cheloveka (Human Ecology)Ekologiya cheloveka (Human Ecology)Экология человека1728-08692949-1444Eco-Vector1744710.17816/humeco17447ArticlesСтатьиResearch ArticleUSE OF MATHEMATICAL MODELS IN CLINICAL PRACTICEПрименение математических моделей в клинической практикеKaryakinaO EКарякинаОльга Евгеньевна

доцент кафедры биомедицинской техники

novogil@mail.ruDobrodeevaL KДобродееваЛ КMartynovaN AМартыноваН АKrasilnikovS VКрасильниковС ВKaryakinaT IКарякинаТ ИNorthern (Arctic) Federal University named after M. V. LomonosovCеверный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова1nstitute of Environmental Physiology, Ural Branch, Russian Academy of Sciences, Arkhangelsk 1nstitute of Environmental Physiology, Ural Branch, Russian Academy of SciencesИнститут физиологии природных адаптаций УрО РАНArkhangelsk Municipal Clinical Hospital № 1 named after E. E. VolosevitchПервая городская клиническая больница им. Е. Е. Волосевич, г. АрхангельскThe Branch N 1 Federal Government Agency of the Naval HospitalФилиал № 1 ФГУ «1469 Военно-морской клинический госпиталь Северного флота»15072012197NO7 (2012)№7 (2012)556423102019Copyright ©; 2012, Karyakina O.E., Dobrodeeva L.K., Martynova N.A., Krasilnikov S.V., Karyakina T.I.Copyright ©; 2012, Карякина О.Е., Добродеева Л.К., Мартынова Н.А., Красильников С.В., Карякина Т.И.2012Karyakina O.E., Dobrodeeva L.K., Martynova N.A., Krasilnikov S.V., Karyakina T.I.Карякина О.Е., Добродеева Л.К., Мартынова Н.А., Красильников С.В., Карякина Т.И.https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0https://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/17447

In the article, the main stages, benefits and possibilities of mathematical modeling use in various fields of medicine have been considered. The literature review has summarized information about a wide range of existing models in clinical practice for prediction of morbidity, in comprehensive assessment of the body functional systems, in differential diagnostics and making medical decisions on strategy and tactics of treatment of patients.

В обзорной статье рассматриваются основные этапы, преимущества и возможности использования методов математического моделирования в различных областях медицины. Приведены сведения о достаточно широком спектре существующих моделей в клинической практике при прогнозировании заболеваемости, дифференциальной диагностике, принятии медицинских решений по стратегии и тактике лечения пациентов, комплексной оценке состояния функциональных систем организма.

mathematic modelingprediction of morbidityregression modelsdiscriminative analysisneural networksматематическое моделированиепрогнозирование заболеваемостирегрессионные моделидискриминантный анализнейронные сетиАсратян А. А., Боев Б. В., Васильева В. И. Прогностическая модель заболеваемости гепатитом А // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунологии. 1994. № 4. С. 45-49.Белоцерковский О.М., Холодов А. С. (отв. ред.) Компьютерные модели и прогресс медицины. М.: Наука, 2001. 300 с.Бордовский Г. А. Физические основы математического моделирования. М.: Академия, 2005. 320 с.Бочаров Г. А., Марчук Г. И. Прикладные проблемы математического моделирования в иммунологии // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2000. Т. 40, № 12. С. 1905-1920.Бураковский В. И., Бокерия Л. А., Газизова Д. Ш. и др. Компьютерная технология интенсивного лечения: контроль, анализ, диагностика, лечение обучение. М., 1995. 85 с.Валькович Э. И., Прочуханова А. Р., Федосенко К. В. Информационно-морфологический анализ стабильности системы эпителий - соединительная ткань на модели опухолей эндометрия человека // Морфология. 2001. № 3. С. 90-93.Возможности прогнозирования развития послеоперационного перитонита у больных с острыми хирургическими заболеваниями органов брюшной полости / С. Г. Шаповальянц, А. А. Линденберг, И. В. Житарева и др. // Врач и информационные технологии. 2007. № 1. С. 45-50.Ганцев Ш. Х., Рахматуллина И. Р., Танюкевич М. В. Использование методов математического моделирования в здравоохранении // Здравоохранение РФ. 2003. № 5. С. 35-38.Герасимов А. Н., Брико Н. И., Отвагин С. А. Математическое моделирование с целью прогнозирования заболеваемости корью // Эпидемиология и инфекционные болезни. 2006. № 2. С. 15-18.Гумилевский Б. Ю., Гумилевская О. П. Использование дискриминантного анализа показателей иммунного статуса для прогноза эффективности аллерговакцинации // Бюллетень Волгоградского научного центра РАМН. 2006. № 2. С. 40-41.Губарев В. В. Информатика: прошлое, настоящее, будущее. М.: Техносфера, 201 1. 432 с.Димитриев Д. А., Димитриев А. Д., Воронцова Г. М. Применение метода байесовской классификации для оценки величины индивидуального риска // Гигиена и санитария. 2003. № 4. С. 64-66.Дмитриева Н. В., Глазачев О. С. Индивидуальное здоровье и полипараметрическая диагностика функционального состояния человека. М.: Горизонт, 2000. 214 с.Добродеева Л. К., Жилина Л. П. Иммунологическая реактивность, состояние здоровья населения Архангельской области. Екатеринбург: УрО РАН, 2004. 230 с.Евсеева Г. П., Козлов В. К., Морозова Н. В. Изменения микроэлементного статуса у детей с бронхолегочной патологией в условиях Приамурья // Новые медицинские технологии. Новое медицинское оборудование. 2009. № 3. С. 5-8.Ежов А. А. Нейронные сети для диагностики рака кожи // Нейронные сети в медицине. 1997. № 4. С. 19-22.Ефимова Н. В., Урбанович Д. Е. Применение метода математического моделирования при оценке влияния загрязнения атмосферного воздуха на здоровье детского населения // Медицина труда и промышленная экология. 2003. № 3. С. 42-45.Ефимова Н. В., Горнов А. Ю., Зароднюк Т. С. Опыт использования искусственных нейронных сетей при прогнозировании заболеваемости населения (на примере г. Братска) // Экология человека. 2010. № 3. С. 3-7.Заболеваемость населения по основным классам болезней в 2000-2010 гг. // Медицинская статистика и оргметодработа в учреждениях здравоохранения. 2011. № 9. С. 59-60.Инфекционные болезни человека. Динамика и контроль (пер. с англ. А. А. Романюхи, С. Г. Руднева) / под ред. Г. И. Марчука. М.: Научный мир, 2004. 784 с.Информационная значимость цитологического состава бронхолаважной жидкости для диагностики мукоцилиарной недостаточности у больных бронхиальной астмой / А. Н. Одиреев, М. Т. Луценко, А. Б. Пирогов и др. // Информатика и системы управления. 2008. № 2. С. 151.Корженевский А. А. Прогностические возможности иммунных технологий // Анналы хирургии. 2008. № 5. С. 67-70.Котов Ю. Б., Бочаров И. И. Дискретная кластеризация экспертных оценок для перегруппировки больных и поиска похожих переменных // Врач и информационные технологии. 2007. № 4. С. 83.Кубасов Р. В., Кубасова Е. Д. Математическое моделирование возрастных изменений межгормональных взаимоотношений гипофизарно-тиреоидной и гипофизарно-гонадной оси // Экология человека. 2007. № 4. С. 45-50.Лопин В. Н. Нейронная сеть для оценки степени тяжести артериальной гипертонии // Вестник новых медицинских технологий. 2001. № 2. С. 42-45.Маркелов Ю. М., Щёголева Л. С. Использование математической модели для оценки количества невыявленных бациллярных больных в административных регионах Российской Федерации // Экология человека. 2010. № 1. С. 50-55.Марчук Г. И. Математические модели в иммунологии. 3-е изд. М.: Наука, 1991. 299 с.Математическая модель оценки иммунологического возраста / Н. Г. Кочеткова, Д. Ш. Альтман, В. И. Ширяев и др. // Врач и информационные технологии. 2006. № 2. С. 44-49.Математическое моделирование и прогнозирование заболеваемости кишечными антропонозами с водным фактором передачи / В. В. Мефодьев, Ю. В. Устюжанин, Л. Б Козлов и др. // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунологии. 2007. № 2. С. 14-17.Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В. Л. Дундин-Барковский, А. Н. Кирдин и др. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. 296 с.Об утверждении долгосрочной целевой программы Архангельской области «Совершенствование медицинской помощи больным с онкологическими заболеваниями на 201 1-2013 годы»: постановление правительства Архангельской области от 29.03.201 1 № 79-пп.Применение метода математического моделирования при оценке влияния загрязнения атмосферного воздуха на здоровье детского населения / В. А. Батурин, Н. И. Маторова, Н. В. Ефимова и др. // Медицина труда и промышленная экология. 2003. № 3. С. 42-45.Прогнозирование исходов тяжелой термической травмы с использованием методологии искусственных нейронных сетей / И. Х. Ишмухаметов, И. И. Лутфарахманов, А. В. Лыков и др. // Врач и информационные технологии. 2007. № 6. С. 48-52.Рахматуллина И. Р., Танюкевич М. В. Методы математического моделирования в оценке потребности в паллиативной помощи онкологическим больным // Бюллетень научно-исследовательского института социальной гигиены, экологии и управления здравоохранением им. Н. А Семашко. 2003. Вып. 2. С. 34-39.Россиев А. А. Итерационное моделирование неполных данных с помощью многообразия малой размерности: автореф. дис.... канд. физ.-мат. наук. Красноярск., 2000. 20 с.Санникова Т. Е. Математическая модель старения Т-системы иммунитета и ее приложения для анализа эпидемиологических данных: автореф. дис.... канд. физ.-мат. наук. М., 2006. 18 с.Семаева Г. Н. Интегральная оценка функционального состояния футболистов высокой квалификации: автореф. дис..канд. биол. наук. М., 2006. 22 с.Системный анализ индивидуально-типологических особенностей организма / В. В. Колпаков, Т. В. Беспалова, Е. А. Томилова и др. // Физиология человека. 2011. № 6. С. 111-124.Спицын Д. В. Методы и система для психодиагностических исследований детей младшего школьного возраста: автореф. дис.. канд. техн. наук. СПб., 2006. 17 с.Судаков К. В., Дмитриева Н. В., Глазачев О. С. Полипараметрическая технология состояния здоровья // Новые медицинские технологии. Новое медицинское оборудование. 2008. № 1. С. 5-16.Талалаев А. А. Динамический визуальный анализ многомерных и многопараметровых пространств в медицине // Наука и промышленность России. 2002. № 2-3. С. 73-78.Травникова О. Е. Обоснование и разработка модели комплексной оценки иммунного реагирования организма человека: автореф. дис.... канд. биол. наук. Архангельск, 2009. 22 с.Формализация и моделирование / С. А. Бешенков, В. Ю. Лыскова, Н. В. Матвеева и др. // Информатика и образование. 1999. № 5. С. 11-14.Халафян А. А. Современные статистические методы медицинских исследований: монография. М.: Изд-во ЛКИ, 2008. 320 с.Хихловский А. П., Протасевич В. Л. Система многопараметрического исследования в функциональной диагностике желудочно-кишечного тракта // Научная мысль Кавказа. 2001. № 6. С. 68-70.Шкуратова Т. А. Анализ и моделирование онкологической заболеваемости на основе устранения мультиколлинеарности и определения лагов: автореф. дис.. канд мед. наук. Воронеж, 2006. 32 с.Щёголева Л. С. Резервные возможности иммунного гомеостаза у человека на Севере: автореф. дис.... д-ра биол. наук. Архангельск, 2005. 37 с.Blyuss K. B., Gupta S. Stability and bifurcations in a model of antigenic variation in malaria // J. Math. Biol. 2009. Vol. 58, N 6. P. 923-937.Bose T., Trimper S. Stochastic model for tumor growth with immunization // Phys. Rev. E. Stat. Nonlin. Soft Matter. Phys. 2009. Vol. 79, N 5, Pt. 1. N 051903.Bunimovich-Mendrazitsky S., Byrne H., Stone L. Mathematical model of pulsed immunotherapy for superficial bladder cancer // Bull. Math. Biol. 2008. Vol. 70, N 7. P. 2055-2076.Castiglione F., Piccoli B. Cancer immunotherapy, mathematical modeling and optimal control // J. Theor. Biol. 2007. Vol. 247, N 4. P. 723-732.Denison D. G., Holmes C. C. Bayesian partitioning for estimating disease risk // Biometrics. 2001. Vol. 57, N 1. P. 143-149.Hancioglu B., Swigon D., Clermont G. A dynamical model of human immune response to influenza A virus infection // J. Theor. Biol. 2007. Vol. 246, N 1. P. 70-86.Kim P. S., Lee P. P., Levy D. Dynamics and potential impact of the immune response to chronic myelogenous leukemia // PLoS Comput. Biol. 2008. Vol. 4, N 6. e1000095.Liu W., Hillen T., Freedman H. I. A mathematical model for M-phase specific chemotherapy including the G0-phase and immunoresponse // Math. Biosci Eng. 2007. Vol. 4, N 2. P. 239-259.Lockhart A., Malo J. L., Racineux J. L. Bronchial hyperreactivity in 1994, a cheerful quinquagenarian. Conclusions // Rev. Mal. Respir. 1994. Vol. 11, N 2. P. 217-222.Long C., Qi H., Huang S. H. Mathematical modeling of cytotoxic lymphocyte-mediated immune response to hepatitis B virus infection // J. Biomed. Biotechnol. 2008. N 743690.Smith D. J., Forrest S., Hightower R. R., Perelson A. S. Deriving shape space parameters from immunological data // J. Theor. Biol. 1997. Vol. 189. P. 141-150.Sun L., Su B. A class of accelerated means regression models for recurrent event data // Lifetime Data Anal. 2008. Vol. 14, N 3. P. 357-375.Wallis R. S. Mathematical modeling of the cause of tuberculosis during tumor necrosis factor blockade // Arthritis Rheum. 2008. Vol. 58, N 4. P. 947-952.