Повышение информативности традиционно определяемых лабораторных данных путем создания экспертно-аналитических систем персонализированной диагностики типовых патологических расстройств

Введение. В настоящее время ценность того или иного теста определяется прежде всего аналитическим значением самого теста. Однако одни и те же лабораторные тесты могут иметь разное звучание в зависимости не только от индивидуальных особенностей и клинической ситуации, но и их интерпретации [1].

Целью настоящего исследования являлись разработка и апробирование нового подхода к анализу получаемых индивидуальных значений лабораторных данных, существенно расширяющему информативность общеклинических рутинных исследований.

Материалы и методы исследования. Разработка и апробация предлагаемого метода анализа результатов лабораторных данных осуществлялись в рамках стратегии «Data Mining» [2] с использованием архивной базы данных, включавшей в себя результаты обследования 200 пациентов различных отделений. В качестве исходных данных использовали «панели» показателей гемограммы (клинический анализ крови) [3] или электролитов [4], определявшихся по стандартным методикам. Далее методика математической обработки полученных данных включала в себя последовательное математическое преобразование исходных данных, создание «панели» соотношений определявшихся параметров, формирование индивидуальной группы на основе базового массива (кластеризация) и построения матричных таблиц. В конечном счете, после всех проделанных действий, получали в форме матрицы не только значение влияния (значение коэффициента корреляции; ККр) динамики абсолютных значений анализируемого показателя на структурные изменени...

А.В. Соломенников, А.И. Тюкавин, Н.А. Арсениев