Владимир Живетин - Введение в системную эгологию (эгобезопасность человека)

5. Компьютер со специальным программным обеспечением реализует управление диагностической системой, осуществляет анализ регистрируемых показателей, диагностику и выдачу результатов с погрешностью δ 7 x .

Возможности таких диагностических систем на функциональном уровне изменяются от клинических до исследовательских. По конструктивному уровню разделяются на мобильные, стационарные и автономные.

Клинические системы ориентированы на выполнение строго очерченного объема типовых диагностических методик. Исследовательские системы, в отличие от клинических, содержат дополнительные программные средства (управляющие, аналитические, изобразительные и т. п.), позволяющие реализовать новые методы как клинического, так и научно-исследовательского назначения.

Рассмотрим эгодиагностическую систему в случае, когда модель изучаемого (контролируемого) процесса не задана.

Человек как сложная биофизическая система существует в условиях постоянства внутренней среды – гомеостаза – благодаря различным саногенетическим системам, адаптирующим процессы метаболизма к изменяющимся условиям жизни. При этом генетически «слабые места», создающие биофизические дефекты при воздействии внутренних факторов ( V ), обусловливают развитие патогенетических механизмов заболевания, которым противодействуют саногенетические системы, определяя индивидуальные процессы болезни.

Сегодня очевидно стремление при диагностировании путем статистической обработки данных по среднему значению на методы глубокого многофункционального анализа. При этом рассматривается отход от сравнения результатов диагностики индивидуумов, имеющих, как правило, широкий диапазон их изменения, со средними значениями. Состояние здоровья характеризуется некоторой структурой разнообразных биохимических, гематологических и других факторов, в большинстве своем имеющих незначительную индивидуальную вариацию δ i ( t ) будучи взаимосвязанными между собой, т. е. в итоге представляющих .

По этой причине распределение контролируемой переменной при эгодиагностике отличается от гауссовского процесса [3, 19] и не удовлетворяет традиционной статистической модели, что приводит к вычислительным артефактам, противоречивости интерпретации результатов и ошибочным выводам не только на практике, но и в теории. Истинная оценка результатов диагностики оценки течения заболевания, эффективности коррекции нарушений связана с многокомпонентным анализом [3], позволяющим найти достоверные закономерности распределения признаков посредством многомерных плотностей вероятностей, например, δ( t ) = Σδ i ( t ), где δ i ( t ) – внутренний возмущающий фактор. Таким образом, результаты контроля записываются в виде

ky + ξ = f ,

где у – контролируемая случайная величина или процесс; ξ – погрешность измерений; f – регистрируемое значение на выходе системы измерения диагностической системы.

При этом у = у ( х,δ,t ), т. е. сложная функция, зависящая от «основного» процесса х , поддерживающего жизнь органа в нормальном состоянии, и возмущающих факторов δ( t ), обусловливающих отклонение у от нормы, т. е. от у н , характерного для контролируемой эгосферы.

Как сказано выше, в общем случае х характеризует совокупность факторов, т. е. х = ( х 1,…, х n ), каждый из которых представляет собой x i = ( x i ) í + δ í , где ( x i ) í – нормативная величина х i для данной эгосферы в стандартных условиях биосферы и в частности стандартных значений:

– космического электромагнитного поля [20];

– естественного фона биоэнергоинформационного излучения эгосферы.

Таким образом, не только особенности параметров х i и их величины характеризуют индивида, но и их взаимодействие, что является для каждого организма индивидуальной характеристикой, а в выборке (популяции) эти случайные параметры в физиологии описывают нормальным законом распределения, которые меняются при развитии патологии. При значительных отклонениях х i от (х i ) i . (средних величин), свойственных популяции или данной эгосфере на некотором отрезке времени, эти отклонения сами по себе являются признаками патологии, поскольку не свидетельствуют о нормальной адаптивной реакции организма на δ i ( t ).

Сегодня диагностическая теория допускает методические ошибки при формировании решений в процессе анализа результатов измерения f . Это обусловлено введением методов, основанных на анализе математического ожидания m у , т. е. среднего среди всех исследуемых показателей и дисперсии σ 2( у ), как показателя рассеяния значений. При этом задача статистического анализа включает: определив m у и σ, определить вероятность того, что значение показателя у произвольно выбранного индивидуума из контингента обследованных лиц укладывается в пределы средних величин, т. е. находится в области допустимых значений Ω доп (рис. 1.11). Если же значение показателя индивида вне Ω доп , то его состояние обусловлено патологией и называется критическим состоянием. Эта область значений х обозначается Ω (1) êð , если x < х ( н ), и Ω (2) êð , если x > х ( â ) i .

Рис. 1.11

Чтобы избежать указанных ошибок, необходим принципиально новый диагностический подход, когда необходима оценка не отдельных характеристик, а системный подход к совокупности ( х 1, х 2, …) взаимообусловленных разных качественных характеристик.

В основу алгоритмов положен постулат: наилучшая мера информативности признака определяется вкладом этого признака в минимизацию вероятности ошибки в дифференциальной эгодиагностике и нашими возможностями измерить этот признак с минимальной ошибкой.

Ниже рассматривается проблема достижения высокой степени достоверности знаний, получаемой посредством эгодиагностического комплекса, структурно-функционального синтеза комплекса согласно принципу минимального риска [5]; путем минимизации погрешности измерения, т. е. отыскания оптимальной оценки измеренного сигнала (признака).

Рассмотрим наиболее сложную задачу эгодиагностики – стратегическое оценивание распределенных случайных величин и процессов. Решение такой задачи позволит повысить точность выходной информации при реализации: