Например, Бобцов

Вменение и системное моделирование параметров кислотно-основного состояния различных групп пациентов

Аннотация:

Предмет исследования. Исследована возможность корректной замены недостающих значений в наборах кислотно-основного состояния в артерии и вене в разных группах пациентов с различными исходами заболевания: «выписан», «умер», «переведен в другое медицинское учреждение». Рассмотрены перспективы применения индивидуальных оптимизационных многомерных оценок данных биомедицинских параметров в виде проекций на одномерное пространство. Решение поставленных задач необходимо для полноценного использования медицинских данных при анализе больших хранилищ информации медицинских организаций и предоставления врачам из большого круга показателей о здоровье пациентов верифицированных многомерных оценок биомедицинских систем. Методы. Применен статистический метод для проверки корректности в наборах данных вменения с использованием процедур дискриминантного анализа. Выполнена оценка импутированного набора данных для получения оптимизированной симметричной корреляционной матрицы и сопутствующих логарифмов критериальных функций. Получены индивидуальные системные оценки состояния каждого пациента в разных группах пациентов в определенный момент исследования. Применен метод вычисления многомерной статистики Хотеллинга T2 для выявления различий в логарифмах критериальных функций параметров кислотно-основного состояния между группами пациентов с различными исходами. Результаты. Показана корректность применения процедур дискриминантного анализа для проверки вменения наборов данных. Выявлены статистически значимые отличия логарифмов критериальных функций показателей кислотно-основного состояния между венозной и артериальной кровью и биохимических параметров крови на основе многомерной статистики Хотеллинга T2 между группами пациентов с различными исходами. Практическая значимость. Доказано, что импутация данных значительно увеличивает объем и представительность исследуемой выборки. Продемонстрировано, что замещенные данные позволяют проводить системную статистическую оценку совокупности параметров организма на основе расчета логарифмов критериальных функций кислотно-основного состояния. Такие логарифмы позволяют точно различать пациентов по исходам в трех группах: «выписанные», «умершие», «переведенные в другое медицинское учреждение». Показаны 100 % различия биохимических показателей по многомерной статистике Хотеллинга T2 между указанными тремя группами пациентов с COVID-19. Результаты исследования могут быть применены при разработке информационных систем отдельных медицинских биохимических и гематологических приборов и анализаторов и в перспективе соответствующих систем искусственного интеллекта.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО