Введение

Царица цифрового мира - наука кибернетика. Этим термином объединяется множество понятий, в основном связанных с интеллектуальной техникой, роботами и автоматизированными системами. Но, грубо говоря, его восприятие немного искажено. Изначально кибернетика это, в общем смысле, наука об управлении, которая относилась к искусству государственных деятелей в древней Греции. Одной из ниш, которую плотно заняла научная дисциплина кибернетика, стала медицина. Средства контроля и автоматизации используются в миллионах относящихся к этой сфере деятельности приборов и устройств. Сюда входят системы предварительной поддержки жизнедеятельности организма человека - аппараты искусственного дыхания, фибрилляции, контролирующие его состояние приборы (различные анализаторы и индикаторы), а также вживляемые и устанавливаемые протезы. Все эти ниши важны. Исходя из этого, можно сделать вывод, что данная тема реферата актуальна и на сегодняшний день.

Объектом и целью моего изучения являются основы кибернетики и их использование, исходя из специфических особенностей, в медицине. Для реализации цели, были поставлены следующие задачи:

1. Раскрыть теоретические аспекты кибернетики.

2. Изучить часть методов медицинской кибернетики.

3. Исследовать существующие достижения ученых в медицинской кибернетике.

4. Подвести итоги.

Для полного раскрытия темы будут использоваться следующие источники:

· Воробьев Е.И., Китов А.И. «Медицинская кибернетика» [1]. Описываются основные методы и технические средства прикладной кибернетики и возможности их применения в медицине и здравоохранении. Рассматриваются структура и функции больничной автоматизированной информационной системы, автоматизация обработки данных по учету выписанных из больничных стационаров, по слежению за инфекционной заболеваемостью, в области диагностики и терапии, а также для управления научно-исследовательскими работами.

· Глушков В. М. «Кибернетика. Вопросы теории и практики» [2]. «Данная книга определяет место и значение развивающейся области знаний - кибернетики. Раскрывается взаимодействие и связь кибернетики с другими науками. Большое внимание уделяется методологии и инструментарию научного исследования, которые порождает кибернетика»

· Ахлибининский Б.В. «Кибернетика и тайны психики» [3]. «В книге освещены вопросы создания «искусственного мозга».

· З.М. Амосов «Алгоритмы разума» [4]. «Возможно ли создать искусственный интеллект? Будет ли он способен к полноценному мышлению и творчеству? Кем предстоит ему стать - помощником или соперником человеческого разума? Эти вопросы давно уже обсуждаются многими учеными. Свою точку зрения по ним высказывает академик АН УССР З. М. Амосов»

· Различные интернет ресурсы.

Практическая и теоретическая значимость работы значительна, потому что в перспективах развития, обозначенных этой дисциплиной, можно говорить о большой роботизации человеческой деятельности и создании искусственного интеллекта, которые вообще снимут с людей не только физическую, но и возможную умственную активность, выполняя за наш вид все процессы, приносящие пользу, по созданию чего-либо нового или обеспечивающие удовлетворение жизненных потребностей.

1. История, предмет изучения кибернетики и её методы

Термин «кибернетика» изначально ввёл в научный оборот Ампер, который в своём фундаментальном труде «Опыт о философии наук, или аналитическое изложение естественной классификации всех человеческих знаний», первая часть которого вышла в свет в 1834 году, вторая в 1843 году, определил кибернетику как науку об управлении государством, которая должна обеспечить гражданам разнообразные блага. В современном понимании - как наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе, термин впервые был предложен Норбертом Винером в 1948 году.

Согласно другому определению кибернетики, предложенному в 1956 году Л. Куффиньялем (англ.), одним из пионеров кибернетики, кибернетика - это «искусство обеспечения эффективности действия».

Ещё одно определение предложено Льюисом Кауфманом (англ.): «Кибернетика - это исследование систем и процессов, которые взаимодействуют сами с собой и воспроизводят себя».

По словарю Ожегова: «Кибернетика - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе». здравоохранение медицинская кибернетика ученый

Современная кибернетика зарождалась, включая в себя исследования в различных областях систем управления, теории электрических цепей, машиностроения, математического моделирования, математической логики, эволюционной биологии, неврологии, антропологии. Эти исследования появились в 1940 году, в основном, в трудах учёных на т. н. конференциях Мэйси (англ.).

Другие области исследований, повлиявшие на развитие кибернетики или оказавшиеся под её влиянием: теория управления, теория игр, теория систем (математический аналог кибернетики), психология (особенно нейропсихология, бихевиоризм, познавательная психология) и философия.

1.2 Предмет изучения кибернетики

Кибернетика включает изучение обратной связи, чёрных ящиков и производных концептов, таких как управление и коммуникация в живых организмах, машинах и организациях, включая самоорганизации. Она фокусирует внимание на том, как что-либо (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на неё и изменяется или может быть изменено, для того чтобы лучше выполнять первые две задачи. Стаффорд Бир назвал её наукой эффективной организации, а Гордон Паск расширил определение, включив потоки информации «из любых источников», начиная со звёзд и заканчивая мозгом.

Рис 1. Пример кибернетического мышления. С одной стороны, компания рассматривается в качестве системы в окружающей среде. С другой стороны, кибернетическое управление может быть представлено как система.

1.3 Методы

Кибернетические методы применяются при исследовании случая, когда действие системы в окружающей среде вызывает некоторое изменение в окружающей среде, а это изменение проявляется на системе через обратную связь, что вызывает изменения в способе поведения системы. В исследовании этих «петель обратной связи» и заключаются методы кибернетики.

2. Методы медицинской кибернетики

Развитие кибернетики, исследования операций, информатики привели к внедрению в медицину новых математических методов принятия решений в сложных ситуациях. В первую очередь это относится к вопросам машинной диагностики заболеваний, выбору оптимальных планов лечения, организации противоэпидемических мероприятий, планированию развития системы здравоохранения в отдельных районах и в масштабе всей страны. Новые математические методы дополняют и расширяют традиционно применяющиеся в медицине и здравоохранении статистические методы анализа заболеваемости, оценки деятельности медицинских учреждений, определения эффективности применения различных медикаментов и т. д.

Арсенал математических методов, проникающих в настоящее время в медицину, чрезвычайно широк и разнообразен, однако большинство новых и сложных методов используется пока в экспериментальном порядке, при выполнении научных исследований узкими специалистами, в основном самими авторами или их учениками. По мере освоения и практической проверки эти методы и подходы постепенно проникают в практику. Для решения вопроса об использовании того или иного кибернетического метода медику достаточно знать возможности этого метода и общий принцип постановки задачи. Математические подробности - это удел математиков, реализующих данный метод в виде алгоритма и программы работы ЭВМ.

Далее поговорим о более детальном применении кибернетических методов выбора оптимальных решений в медицине в различных условиях.

2.1.1 Научный подход к принятию решений на основе исследования операций и системного анализа

Системный анализ - это комплексный научный подход к изучению сложных динамических систем в биологии, медицине, технике, экономике, в социальных науках. Системный анализ охватывает широкий круг явлений (не только деятельность коллективов людей, использующих технику) и имеет целью выяснение закономерностей этих явлений, как для лучшего использования существующих систем, так и для проектирования новых систем.

При решении всех этих задач необходим всесторонний учет как внутренних закономерностей изучаемого явления или процесса, так и внешних связей и зависимостей данного явления от окружающей среды. Характерными для указанных задач являются также необходимость экономических оценок и анализ возможностей реального осуществления тех или иных мероприятий. Например, при решении вопроса о приобретении дополнительного диагностического оборудования нужно оценить расходы на его покупку, ожидаемую степень его загрузки, необходимые размеры помещений и численность обслуживающего персонала, а также влияние, которое окажет наличие этой аппаратуры на поток и структуру больных, средние сроки их обследования и лечения, возможности комплексного использования нового оборудования совместно со старым. Следует заметить, что зачастую выполнение только первой части работы (уяснение постановки задачи, сбор и систематизация относящейся к задаче информации) уже позволяет получить полезные результаты, т. е. дает возможность руководителю принять целесообразное решение. На основе систематизированной информации, представленной в компактной наглядной форме (например, в виде графиков или диаграмм на экране дисплея), опытный руководитель или специалист может оценить тенденции процесса и интуитивно правильно выбрать подходящий вариант решения.

Таким образом, в исследовании операций большую роль играют математические методы нахождения оптимальных решений или, как принято говорить, методы решения экстремальных задач. Но исследование операций не сводится только к применению этих методов. Помимо них в исследовании операций применяются методы моделирования, натурных испытаний, эвристических решений, ситуационных игр. В задачах исследования операций зачастую бывает важно не только найти оптимальный вариант распределения материальных, денежных, людских и других ресурсов между участниками работы, но и определить необходимый (или оптимальный) порядок выполнения различных действий или работ.

Прикладная кибернетика занимается применением общих идей и методов кибернетики к решению практических задач и, таким образом, представляет собой теоретическую базу для системного анализа и исследований операций.

2.1.2 Принятие решений в условиях неполной информации, неопределенности и риска

Во всех сферах человеческой деятельности людям приходится принимать решения в условиях неопределенности, при неполной или неточной информации, при невозможности определенно предвидеть последствия тех или иных решений, при наличии риска.

Разработан ряд методов, облегчающих процессы выбора решений в подобных ситуациях, сущность которых сводится к рациональному использованию доступной информации и снижению влияния факторов неопределенности на процесс принятия решения. К ним могут быть отнесены следующие три группы методов:

· основанные на использовании известной теоремы Байеса об изменении вероятностей гипотез в результате проведения опыта;

· основанные на теории размытых множеств;

· основанные на использовании критерия «полезности».

Байесовский подход в чистом виде целесообразно использовать в тех случаях, когда имеются достаточные статистические данные, позволяющие рассчитать априорные вероятности различных гипотез и условные вероятности определенных событий при тех или иных гипотезах. Методы теории размытых множеств в сочетании с байесовским подходом можно применять при отсутствии четких определений и границ различных категорий, классов и групп (например, определений заболеваний, типов эпидемических процессов и т. п.). Методы, использующие критерии полезности, могут применяться в тех случаях, когда имеется возможность ввести в рассмотрение различного рода экспертные (и вообще субъективные) оценки тех или иных вариантов решений, действий и их последствий.

2.1.3 Нахождение оптимальных решений методами математического программирования

Оптимальным решением принято называть одно из возможных решений заданной проблемы, которое наилучшим образом позволяет достичь цели. Оценка того, в какой мере то или иное решение является оптимальным, может производиться человеком либо интуитивно на основе своего опыта, либо с помощью расчетов конкретных показателей (суммы расходов, сроков выполнения работ, объема полученных результатов и т.д.). Если проблема допускает математическое описание исходных условий и критерия качества решения, то для нахождения оптимального решения могут быть использованы математические методы. В зависимости от особенностей математического описания (постановки) задачи применяются различные математические методы; каждый из методов служит для решения задач определенного класса. Обычно уже при формулировке задачи и построении ее математического описания ориентируются на использование определенного метода.

При выборе метода учитываются также требования желаемой точности нахождения оптимального решения и ожидаемая точность получения исходных данных. Часто первое приближенное решение определяет интуитивно человек, а уточнение этого решения (его оптимизация) производится с помощью математических методов. Бывает и наоборот, что, применяя приближенный математический метод, определяют ориентировочный вариант «оптимального» решения, окончательный же выбор решения производит человек. Известно, что в классической математике существуют методы решения экстремальных задач - методы нахождения максимумов или минимумов функций одной или нескольких переменных.

Эти методы используются и при поиске оптимальных решений в автоматизированных системах управления в экономике, в здравоохранении и в других областях народного хозяйства. Следует подчеркнуть две стороны проблемы применения указанных математических методов в медицине и здравоохранении: 1) постановку задач для решения этими методами; 2) выбор метода решения и его реализацию. Если вторая сторона дела является уделом математиков и программистов, то с первой, т. е. с методикой постановки задач, должны быть знакомы врачи, организаторы здравоохранения, биологи, экономисты и другие специалисты, которые собираются применять в своих конкретных областях ЭВМ и математические методы.

Иногда параметры по физическому смыслу могут быть только целыми числами. Подобные задачи относятся к целочисленному программированию, решающему в основном комбинаторные задачи. Распространенным частным случаем такого рода задач являются задачи, в которых искомые переменные могут принимать одно из двух значений (0 или 1, «да», или «нет»). В медицине к подобным задачам относятся задачи составления оптимальных расписаний обслуживания больных различными кабинетами, лабораториями и другими службами больницы, задачи выбора оптимальных наборов диагностических тестов, обеспечивающих минимальное время и достаточную надежность диагностики при условии минимального вреда больному, и т. п.

Особый класс методов нахождения оптимальных решений разработан в теории игр. Методы теории игр позволяют находить оптимальные варианты решений в конфликтных ситуациях, в которых участвует несколько сторон, преследующих различные цели. Практическое применение теории игр началось в конце второй мировой войны при планировании военных операций, а также в процессах конкурентной борьбы различных капиталистических фирм. Особенностями постановок подобных задач являются неполная информация о действиях противоположной стороны и необходимость учитывать интересы этой стороны при анализе возможных вариантов ее действий. В медицине и здравоохранении методы теории игр находят применение при планировании мероприятий по предотвращению эпидемий и борьбы с ними, при выборе оптимальных вариантов проведения диагностических и лечебных процедур, при машинной постановке диагнозов.

2.1.4 Методы прикладной математической логики

Математическая логика, называемая часто формальной логикой, занимается изучением логических основ математики. Она рассматривает математическими методами законы образования понятий, получения выводов из заданных посылок, возможности эквивалентных преобразований логических выражений, доказывает непротиворечивость отдельных теорем или выражений. Алгебра логики. Наибольшее практическое применение в области обработки информации нашел раздел математической логики, называемый алгеброй логики. Аппарат математической логики, в частности, применяется при разработке вопросов машинной диагностики различных заболеваний.

Логические векторы и матрицы. При программировании информационно-логических задач широко применяются логические векторы и матрицы для представления признаков объектов, наличия связей между объектами различных видов (например, наличия медикаментов на различных базах, складах и в аптеках), для указания наличия различных показателей в определенных формах документов, связей между различными показателями документов и т. д. Логическая матрица - это прямоугольная таблица элементов, каждый из которых может принимать значение 0 или 1; логический вектор - строка элементов, принимающих значение 0 или 1.

В качестве примера применения логических матриц в медицине можем указать на способ табличной записи взаимосвязей между заболеваниями и симптомами. Каждая строка матрицы соответствует некоторому заболеванию, а каждый столбец - некоторому симптому. Наличие единицы на пересечении строки и столбца означает, что данный симптом может иметь место при данном заболевании. Одна строка матрицы показывает возможное сочетание симптомов при данном заболевании, другая строка может показывать другое сочетание симптомов при том же или другом заболевании. При этом одному заболеванию может соответствовать несколько строк (т. е. разные сочетания симптомов). При диагностике заболевания некоторого пациента для него (на основе обследований) заполняется строка симптомов и производится сравнение этой строки со строками диагностической матрицы. Совпавшая строка матрицы покажет возможный вид заболевания. Естественно, что этот пример представляет процесс диагноза в весьма упрощенной форме, так как при этом не учитываются важность отдельных симптомов и ряд других факторов. [1]

2.2 Достижения ученых в медицинской кибернетике

2.2.1 Уолтер Кеннон

В книге «Изменения в организме при боли, голоде, страхе и ярости», выпущенную в 1927 Уолтер Кеннон раскрыл физиологическую основу эмоциональных процессов, показал биологический смысл физиологических изменений на различные эмоции. Например, выброс гормона адреналина при страхе, бегстве, благодаря чему повышается уровень сахара крови, и организм может развить большую скорость при беге и повысить свои шансы на выживание, что является одним из проявлений «мудрости тела». В 20х годах прошлого века Кеннон выдвинул теорию гомеостаза - обозначив этим термином способность организма в ответ на разные условия внешней среды поддерживать постоянство внутренней среды за счет саморегуляции. Эту идею простым языком он изложил в книге «Мудрость тела» для широкого круга читателей. Ученый в своих трудах открыл новые возможности применения этой теории не только в физиологии, но и в социологии, экономике. В психологии возник диссонанс, что ускорило появление гуманистической психологии. Теория гомеостаза принесла известность и признание ученому во всем мире, во многих крупных университетах Европы и Америки его назначили почетным профессором. Еще одно направление, в котором работал Кеннон-изучение состояния творческого озарения-инсайт. Уолтер отмечал, что чаще это состояние возникает во сне.

2.2.2 Клод Бернар

Много лет Клод Бернар занимался исследованием процессов пищеварения и усвоения пищи. Ему удалось изучить работу слюнных желез, роль желудочного и кишечного сока. Поджелудочная железа, оказалось, имеет очень важное значение в переваривании жиров.

Прежде всего, Бернар известен благодаря разработанной им концепции гомеостаза. Его формулировка «Постоянство внутренней среды - залог свободной и независимой жизни» остаётся актуальной и в настоящее время. Много внимания уделял исследованию физиологического действия ядов, особенно кураре и угарного газа.

Детально изучил физиологические механизмы сокоотделения и значение переваривающих свойств слюны, желудочного сока и секрета поджелудочной железы для здорового и больного организма, заложив, таким образом, основы экспериментальной патологии. Он создал теорию сахарного мочеизнурения (высшая премия Французской академии наук, 1853), занимался исследованием нервной регуляции кровообращения, выдвинул концепцию о значении постоянства внутренней среды организма (основы учения о гомеостазе).

2.2.3 Николай Михайлович Амосов

Одним из основных направлений научно-практической деятельности Н.М. Амосова явилось хирургическое лечение заболеваний сердца. В 1955 г. он впервые на Украине начал заниматься лечением пороков сердца. Вместе со своими сотрудниками - врачом И. Лиссовым, инженерами-конструкторами О. Мавродием и А. Трубчаниновым он создал надежный, пригодный для широкого использования аппарат искусственного кровообращения «сердце -легкие» и внедрил его в практику одним из первых в СССР. В 1963 г. Н.М. Амосов первым в Советском Союзе осуществил протезирование митрального клапана сердца, а в 1965 г. создал и впервые в мире внедрил в практику антитромботические протезы сердечных клапанов. Им созданы ряд новых методов хирургического лечения пороков сердца, оригинальные модели аппаратов искусственного кровообращения.

Особое внимание хочется уделить работе Николая Михайловича связанной с искусственным интеллектом. «Интеллект - это аппарат управления сложными системами через действия с их моделями для достижения максимума критериев оптимальности. Понятие интеллекта применимо к органам управления всех сложных систем «типа живых» - ДНК в клетке, нервная система в организме, администрация в обществе. Интеллект может быть воплощен различными материальными средствами от биологических до технических». [4]

2.2.4 Глушков Виктор Михайлович

С августа 1956 года и до конца жизни Глушков проживал в Киеве. С того времени он активно занимался кибернетикой, вычислительной техникой и прикладной математикой. Первые полгода он возглавлял лабораторию вычислительной техники и математики Института математики Академии наук Украинской ССР, а с 1957 года руководил Вычислительным центром АН УССР с правами научно-исследовательской организации. В 1958 году он был избран членом-корреспондентом АН УССР по специальности «алгебра», а в 1961 году - академиком АН УССР по специальности «вычислительная математика и техника». В 1962 году он стал вице-президентом этой академии и председателем её Научного совета по проблеме «Кибернетика». Под руководством Глушкова была разработана электронно-вычислительная машина «Киев», которая впервые позволила автоматизировано проектировать электронные схемы, использовать базы данных, распознавать зрительные образы. В 1961 года под руководством Глушкова и Б. Н. Малиновского была создана управляющая машина широкого назначения (УМШН), позволяющая управлять сложнейшими технологическими процессами на расстоянии при помощи ЭВМ «Киев». Уже вскоре она начала внедряться на предприятиях СССР.

Подводя итог всему выше сказанному, можно сделать вывод, что медицинская кибернетика является одной из баз любого врача, а её методы фундаментальными.