Компьютерное моделирование в медицине реферат

Обновлено: 05.07.2024

Биомедицинское моделирование важный инструмент познания механизмов системной организации физиологических функций человека и животных. Помимо экспериментальных и генетических биомоделей на животных, для изучения закономерностей протекания физиологических процессов в организме человека или животных в настоящее время широко применяются математические и компьютерные модели. Эти модели имеют преимущества перед другими видами биомоделей, так как для получения новых научных знаний не требуют проведения большого количества дорогостоящих экспериментов на животных. Использование в научных исследованиях методов математического и компьютерного моделирования и получение новых знаний о механизмах изучаемых процессов путем проведения вычислительных экспериментов на компьютере это новое направление в биомедицинской науке, которое позволяет получить максимум полезной информации и минимизировать расход ресурсов. Этот вид деятельности очень актуален сегодня, постоянно развивается и заслуживает огромного внимания.

Модель – это искусственно созданный объект, дающий упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении, отражающий существенные стороны изучаемого объекта с точки зрения цели моделирования.

Моделирование – это исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений (живых и неживых систем, инженерных конструкций, разнообразных процессов – физических, химических, биологических и др.) и конструируемых объектов (для определения, уточнения их характеристик, рационализация способов построения).

Моделирование – познавательный прием, одна из форм отражения. Моделирование характеризует один из важных путей познания. Возможность моделирования, то есть переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования моделей, на оригинал, основана на том, что модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует) какие-либо его черты. При этом такое отображение основано на понятиях изоморфизма[i] и гомоморфизма[ii] между изучаемым объектом и некоторым другим объектом-оригиналом и часто осуществляется путем предварительного исследования (теоретического или экспериментального) того и другого. Поэтому для успешного моделирования необходимо наличие уже сложившихся теорий исследуемых явлений, или хотя бы обоснованных гипотез, указывающих предельно допустимые при построении моделей упрощения. Результативность моделирования значительно возрастает, если при построении модели и переносе результатов с модели на оригинал, можно воспользоваться некоторой теорией, уточняющей связанную с используемой процедурой моделирования, идею подобия.

Виды моделей, наиболее часто применяемые в медицине.

2.1. Биологические модели воспроизводят на лабораторных животных определенные состояния или заболевания, встречающиеся у животных или у человека. Это позволяет изучать в эксперименте механизмы возникновения данного состояния или заболевания, его течение и исход, воздействовать на его протекание. Примеры таких моделей – искусственно вызванные генетические нарушения, инфекционный процесс, интоксикации, воспроизведение гипертонических и гипоксических состояний, злокачественных новообразований, гиперфункции или гипофункции некоторых органов, а также неврозы и эмоциональные состояния. Для создания биологических моделей применяют различные способы воздействия на генетический аппарат, заражение микробами, введение токсинов, удаление отдельных органов или введение продуктов их жизнедеятельности (например, гормонов), различные воздействия на центральную и периферическую нервную систему, исключение из пищи тех или иных веществ, помещение в искусственно создаваемую среду обитания и многие другие способы. Биологические модели широко используются в генетике, физиологии, фармакологии.

2.2. Физическо-химические модели воспроизводят физическими или химическими средствами биологические структуры, функции или процессы и, как правило, являются далёким подобием моделируемого биологического явления.

Примеры: немецкий учёный М. Траубе (1867) имитировал рост живой клетки, выращивая кристаллы CuSО4 в водном растворе К4[Fе(СN)6]; французский физик С. Ледюк (1907), погружая в насыщенный раствор К3РО4 сплавленный СаСl2, получил — благодаря действию сил поверхностного натяжения и осмоса — структуры, внешне напоминающие водоросли и грибы; на основе данных электрофизиологических исследований были построены электронные схемы, моделирующие биоэлектрические потенциалы в нервной клетке, её отростке и в синапсе; модели биологических мембран (плёнка из природных фосфолипидов разделяет раствор электролита) позволяют исследовать физико-химические основы процессов транспорта ионов и влияние на него различных факторов.

2.3. Кибернетические модели. Если физические и отчасти математические модели строятся для выяснения количественных и качественных связей между параметрами, определяющими явление, раскрывая его структуру и выясняя функции, то кибернетическая модель предусматривает моделирование функции функцией. Эта модель не вскрывает подобия физики либо структуры внутри модели. Кибернетическое моделирование раскрывает внешние функциональные зависимости систем от среды, не затрагивая внутренних причинных связей. . Динамические свойства модели позволяют приблизить восприятие изображенной пространственной сцены к естественному процессу, протекающему в повседневной жизни.

Применение биологических моделей в медицине для воспроизводства на лабораторных животных заболеваний или состояний, встречающихся у человека. Характеристика типов математических моделей в медицине. Компьютерные технологии, применяемые в стоматологии.

Рубрика	Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	18.04.2020
Размер файла	551,7 K

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Модель -- это создаваемое человеком подобие изучаемого объекта (макет, изображение, схема, карта, словесное описание, математическое представление и т.п.). Метод моделирования состоит в исследовании объекта, явления или процесса путем построения моделей и их изучения. Модель всегда проще реального объекта, но она позволяет выделить главное, не отвлекаясь на детали. Необходимость моделирования объясняется принципиальной невозможностью исследования многих объектов или большой ресурсоемкостью их изучения.

В медицине модели применяются для исследования структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого организма: атомарно-молекулярном, субклеточном, клеточно-тканевом, органно-системном, организменном, биоценотическом.

В медицине, как и в биологи, используются в большинстве случаев биологические, физико-химические, математические модели. Исторически сложилось, что в медицине до сих пор широко распространены словесные описания объектов и процессов пр(например, заболеваний), а в последние десятилетия все чаще применяются информационные модели.

Биологические модели в медицине применяются для воспроизводства на лабораторных животных заболеваний или состояний, встречающихся у человека. Таким образом, в эксперименте исследуются механизмы возникновения заболевания, его этиология, патогенез, течение, изучаются варианты воздействия на протекание болезни, сравнивается эффективность применения различных лечебных пособий. В эксперименте, например, моделируются ишемические нарушения и гипертоническая болезнь, злокачественные новообразования и генетические заболевания, инфекционные процессы и др.

Для реализации биологических моделей экспериментальным животным вводят токсины, заражают их микробами, перевязывают сосуды, исключают из пищи определенные вещества, помещают в искусственно создаваемую среду обитания и др. Подобные экспериментальные модели применяются в нормальной и патологической физиологии, генетике, фармакологии, хирургии, реаниматологии.

Физикохимические модели имитируют сложные акты поведения, например формирование условного рефлекса.

Удачным следует признать опыт построения электронных схем, моделирующих биоэлектрические потенциалы в нервной клетке и синапсе на основе данных электрофизиологических исследований.

В настоящее время в медицине самое широкое распространение получили математические модели. Они используются практически во всех ее областях. Математические модели применяются для изучения сложных физиологических процессов, диагностики патологических состояний, исследования взаимодействия систем организма в норме и патологии, при изучении эпидемических процессов, в клинической иммунологии, фармакокинетике.

Из математических моделей, известных в физиологии, следует упомянуть модель возбуждения нервного волокна, предложенную А.Ходжкином и А.Хаксли.

Модель сердечной деятельности Ван дер Пола и Ван дер Марка, основанная на теории релаксационных колебаний, позволила предсказать возможность особого нарушения сердечного ритма, впоследствии обнаруженного у человека.

Ярким примером использования математической модели для обобщения накопленных экспериментальных знаний является модель кровообращения Ф. Гродинза. Построением и исследованием моделей кровообращения, применяющихся в практике российской сердечно-сосудистой хирургии, занимается В.А.Лищук.

В медицинской информатике широко используется моделирование, особенно часто математическое и информационное. Математические модели используются для расчета клинически значимых показателей при обработке сигналов и изображений, для описания заболеваний и состояний при вычислительной диагностике и прогнозировании. Информационное моделирование все чаще применяется при описании деятельности ЛПУ и их подразделений. И информационное, и математическое моделирование применяется в задачах, связанных с управлением здравоохранением.

Типы математических моделей в медицине* Детерминированные - формула описывает функциональную связь между показателями. Например, минутный объем крови - это произведение фракции выброса крови левым желудочком сердца на частоту сокращений сердца. * Вероятностные - результат оценивается с помощью вероятностных характеристик. Например, расчет анестезиологического и операционного риска по возрасту, исходным показателям функционирования систем организма, типа операции.

Типы моделей в зависимости от целей использовании* Оптимизационные - предназначены для определения новых свойств моделируемого объекта. Например, расчет вероятности развития осложнения после операции.* Описательные - описывают поведение некоторой системы и не предназначены для целей управления. Например, формулы, описывающие изменение концентрации лекарственного вещества в крови после его введения .

* Оптимизационные - предназначены для определения новых свойств моделируемого объекта. Например, расчет вероятности развития осложнения после операции

* Описательные - описывают поведение некоторой системы и не предназначены для целей управления. Например, формулы, описывающие изменение концентрации лекарственного вещества в крови после его введения .

Классификация моделей по способу представления

* Предметные модели - воспроизводят геометрические, физические и другие свойства объектов в материальном мире. Например, искусственный хрусталик, искусственный тазобедренный сустав, скелет человека

* Информационные модели - отражают свойства объектов, предметов или процессов с помощью ассоциативных знаков (слова, рисунки, схемы, чертежи, формулы и т.д.). Например, схема кровоснабжения сердца.

Типы информационных моделей: словесные, графические, математические.

В зависимости от структуры информационные модели делятся на табличные, иерархические и сетевые.

Классификация информационных моделей в зависимости от временного фактора

* Статические - модель описывает систему в определенный момент времени.

Например, классификации заболеваний, методов исследования.

* Динамические - описывает процессы изменения и развития систем. Например, схематическое описание развития физиологических систем в процессе развития ребенка

Математическое моделирование при разработке лекарств Сегодня создание новых лекарств является очень сложной и рискованной областью для инвестиций. Процесс создания и вывода нового лекарственного препарата на рынок занимает более 10 лет, а суммарное количество вложений может составить от 800 млн до 2 млрд. долл. Кроме того значительная доля подобных проектов останавливается на разных фазах клинических испытаний или не проходит критерии, которые предъявляются для новых препаратов FDA соответствующими организациями по контролю качества лекарственных препаратов. Одним из наиболее перспективных научных методов, способных помочь в решении задач углубленного поиска более предсказательных биомаркеров, клинических показателей и оптимальной дозы, более продуманного дизайна клинических испытаний, использования новых технологий для анализа их результатов, а также интеграции максимального количества информации при принятии ключевых решений, является математическое моделирование. В области фармакологии и анализа клинических данных математические модели стали разрабатываться и применяться на практике в начале 1970-х гг.. Образовалась новая научная дисциплина фармакометрика, которая стала использоваться фармацевтическими компаниями для статистического анализа фармакокинетических данных. В середине 1980-х гг. были разработано и усовершенствовано соответствующее программное обеспечение, например, пакеты NONMEM и Matlab, которые давали возможность разрабатывать более сложные математические модели, что позволило существенно расширить спектр их применения. На сегодняшний день существуют методики, которые позволяют использовать математические модели на самых различных стадиях разработки лекарственных препаратов. Например, биологическое моделирование на основе всевозможных данных о физиологии, биохимии и регуляции процессов, которые протекают в организме, позволяет оценить количественную характеристику взаимодействия препарата с мишенью и скорости его распространения в организме. При разработке лекарственных препаратов также используется статистическое моделирование. Такие модели используют прежде всего для доказательства статистической обоснованности выводов, которые были получены в ходе клинических испытаний.

Кроме того, при помощи статистических моделей возможна оценка и исследование популяционных распределений различных показателей, получение предсказаний того, какой эффект они будут оказывать на поведение биомаркеров и клинических показателей, которые требуются. Использование методов математического моделирования стало неотъемлемой частью рассмотрения заявок на регистрацию новых лекарственных препаратов и внесения дополнений в инструкции.

Компьютерные технологии, применяемые в стоматологии

Технологии автоматизированного проектирования и изготовления зубных протезов. Компьютерное моделирование конструкции протеза с использованием CAD/CAM-системы. Сканеры для лицевого сканирования и компьютерная диагностика в нейромышечной стоматологии.

сть компьютерные программы, позволяющие врачу изучить особенности артикуляционных движений и окклюзионных контактов пациента в анимированном объемном виде на экране монитора. Это - так называемые виртуальные, или 3D артикуляторы. Например, программы для функциональной диагностики и анализа особенностей окклюзионных контактов: MAYA, VIRA, ROSY, Dentcam, CEREC 3D, CAD (AX Compact). Для выбора оптимального метода лечения с учетом особенности клинической ситуации разработаны автоматизированные системы планирования лечения. Даже проведение анестезии может контролировать компьютер. [8]-

Компьютерное моделирование в протезировании зубов

Компьютерное моделирование, как уже становится ясно из самого названия технологии, позволяет использовать при протезировании зубов обычный компьютер. При помощи него создается модель протезов, выбирается точное место их фиксации. При этом пациент также активно участвует в процессе - вместе с врачом выбирает цвет эмали и даже форму будущих зубов.

Что позволяет компьютерное моделирование в протезировании зубов?

• создать идеально подходящие зубные протезы (с отклонением не более нескольких десятых миллиметра), подобрать форму, наиболее соответствующую натуральным зубам пациента, и необходимый цвет эмали,

• заранее увидеть будущую улыбку - с установленным зубным протезом,

• рассмотреть челюсть перед имплантацией, увидев все полости, все пазухи, все корни соседних зубов, все нервы и сосуды, все опухоли, если таковые имеются. В результате врач получает возможность спланировать имплантацию зубов заранее.

Применение компьютерного моделирования в протезировании зубов быть единичная коронка, съемная или постоянная конструкция, рассчитанная на пару зубов или весь зубной ряд, подбирается цвет коронок,

• пациент приходит к врачу: проводится предварительная оценка состояния челюсти и зубов,

• зубы при необходимости залечиваются,

• снимаются слепки - но не восковые, а электронные: компьютер сканирует челюсть и создает ее трехмерную проекцию на экране,

• внутри компьютера создается модель протеза - это может

• модель переносится на автоматический станок, на котором из заданных материалов создается зубной протез.

Раньше все станки, которые вытачивали зубные протезы, настраивались человеком вручную, по меркам, также снятым вручную. Поэтому о точности, особенно с первого раза, говорить не приходилось. Сегодня стоматологические приборы настраиваются автоматически, в соответствии с параметрами, которые задает компьютер после анализа фотографии челюсти пациента. Поэтому неточности и человеческие ошибки тут исключены. биологический математический компьютерный стоматология

Сегодня зубные коронки, тончайшие виниры и люминиры выпиливаются станками в автоматическом режиме - быстро и с первого раза. В результате врач просто фиксирует протез, без предварительной его примерки и последующей подгонки.

Стоит отметить, что данный вид дополнительного протезирования, заметно увеличивает стоимость общего лечения, да и доступно моделирование далеко не в каждой клинике. Однако в современном мире за получение продукта высочайшего сорта всегда необходимо дополнительно платить, к тому же правильно спроектированный и созданный протез не только не доставит дискомфорт владельцу, но и прослужит в разы большее количество времени.

Подобные документы

Типы запоминающих устройств. Характеристика жестких дисков. Основные разновидности флеш-накопителей. Краткая информация о IT в медицине, их возможности и перспективы. Персональные компьютеры в медицинской практике. Создание интерактивной презентации.

курсовая работа [986,2 K], добавлен 17.12.2014

Общие понятия компьютерных сетей. Протоколы и их взаимодействие. Базовые технологии канального уровня. Сетевые устройства физического и канального уровня. Характеристика уровней модели OSI. Глобальные компьютерные сети. Использование масок в IP-адресации.

курс лекций [177,8 K], добавлен 16.12.2010

Компьютерные технологии, применяемые в машиностроении на этапах разработки нового изделия. Современные компьютерные технологии при проектировании высокомоментного линейного привода с цифровым программным управлением. Разработка управляющей программы.

дипломная работа [2,8 M], добавлен 28.10.2010

Разработка справочной базы данных, которая знакомит пользователя с применением поляризационного света в медицине. Способы использования поляризационного света. Технические и эксплуатационные характеристики. Реализация программы в среде MS Access 2007.

контрольная работа [1,8 M], добавлен 25.07.2013

Понятие, хранение и обработка экономической информации. Моделирование и методы решения задач экономического содержания, сетевые компьютерные технологии. Корпоративные информационные системы, автоматизация предметных областей экономической направленности.

ГОСТ

Моделирование в медицине

Моделирование в научных исследованиях начали применять еще в глубокой древности и постепенно оно стало использоваться в новых областях научных знаний: техническом конструировании, строительстве, архитектуре, астрономии, физике, химии, биологии, медицине. Больших успехов и признания практически во всех отраслях современной науки метод моделирования достиг в ХХ веке.

Метод моделирования нашел свое применение и в медицине, а также в науках, которые тесно связаны с ней. Метод моделиpования в медицине – это сpедство, которое позволяет устанавливать все более глубокие и сложные взаимосвязи между теоpией и практикой. В последнее время стало очевидным, что целый ряд исследований в медицине становится невозможно выполнить экспеpиментальным путем, в то время как метод моделирования является наиболее подходящим для этих целей.

Применение метода моделирования в медицине является незаменимым в случаях, когда:

вмешательство в биологические системы имеет такой хаpактеp, когда невозможно установить пpичины изменений, которые появились (например, вследствие вмешательства или по дpугим пpичинам);
используется экспериментальная техника низкого уpовня;
эксперименты, связанные с экспериментированием на человеке, могут быть отклонены по моpально-этическим сообpажениям.

Моделирование в области медицины нашло шиpокое пpименение не только из-за возможности замещения экспеpимента, а т.к. имеет большое самостоятельное значение, котоpое выpажено в pяде пpеимуществ:

На одном комплексе данных возможна pазpаботка целого pяда различных моделей, pазная интеpпpетация исследуемого явления, выбоp наиболее плодотвоpной из них для теоpетического истолкования.
В пpоцессе постpоения модели можно сделать pазличные дополнения к исследуемой гипотезе и упростить ее.
В случае сложных математических моделей возможно пpименение компьютера.
Появляется возможность пpоведения модельных экспеpиментов (на подопытных животных).

Готовые работы на аналогичную тему

Таким образом, моделиpование в области медицины выполняет самостоятельные функции и становится все более необходимым в пpоцессе создания теоpии.

Во второй половине ХХ ст. стала широко развиваться сопутствующая медицине наука – иммунология. Успехи, которые достигнуты в иммунологии, имеют прямое влияние на методы лечения, на всю клиническую практику в медицине. Проблемы же данной науки тесно связаны с проблемами лечения (с послеоперационным заживлением ран, трансплантацией органов, раковыми заболеваниями, аллергиями и иммунодефицитами).

Накопленный материал наблюдений за течением различных инфекционных заболеваний и анализ данного материала позволил получить фундаментальные результаты, которые касаются механизмов взаимодействия антигенов и антител. Эти результаты позволяют выполнять построение математических моделей иммунных процессов.

Активное внедрение в медицину методов математического моделирования и создание автоматизированных, в том числе и компьютерных, систем позволило существенно расширить возможности диагностики и терапии заболеваний.

При математическом моделировании выделяют два независимых круга задач, в которых используют модели:

теоретический, который направлен на расшифровку систем, принципов её функционирования, оценку роль и потенциальных возможностей конкретных регуляторных механизмов;
практический, который применяется для получения конкретных рекомендаций конкретному больному или группе однородных больных; определения оптимальной суточной дозы препарата для конкретного больного при различных режимах питания и физических нагрузках.

Математическое моделирование при разработке лекарств

Сегодня создание новых лекарств является очень сложной и рискованной областью для инвестиций. Процесс создания и вывода нового лекарственного препарата на рынок занимает более 10 лет, а суммарное количество вложений может составить от 800 млн до 2 млрд. долл. Кроме того значительная доля подобных проектов останавливается на разных фазах клинических испытаний или не проходит критерии, которые предъявляются для новых препаратов FDA соответствующими организациями по контролю качества лекарственных препаратов.

Одним из наиболее перспективных научных методов, способных помочь в решении задач углубленного поиска более предсказательных биомаркеров, клинических показателей и оптимальной дозы, более продуманного дизайна клинических испытаний, использования новых технологий для анализа их результатов, а также интеграции максимального количества информации при принятии ключевых решений, является математическое моделирование.

В области фармакологии и анализа клинических данных математические модели стали разрабатываться и применяться на практике в начале 1970-х гг.. Образовалась новая научная дисциплина фармакометрика, которая стала использоваться фармацевтическими компаниями для статистического анализа фармакокинетических данных. В середине 1980-х гг. были разработано и усовершенствовано соответствующее программное обеспечение, например, пакеты NONMEM и Matlab, которые давали возможность разрабатывать более сложные математические модели, что позволило существенно расширить спектр их применения.

На сегодняшний день существуют методики, которые позволяют использовать математические модели на самых различных стадиях разработки лекарственных препаратов. Например, биологическое моделирование на основе всевозможных данных о физиологии, биохимии и регуляции процессов, которые протекают в организме, позволяет оценить количественную характеристику взаимодействия препарата с мишенью и скорости его распространения в организме.

При разработке лекарственных препаратов также используется статистическое моделирование. Такие модели используют прежде всего для доказательства статистической обоснованности выводов, которые были получены в ходе клинических испытаний. Кроме того, при помощи статистических моделей возможна оценка и исследование популяционных распределений различных показателей, получение предсказаний того, какой эффект они будут оказывать на поведение биомаркеров и клинических показателей, которые требуются.

Использование методов математического моделирования стало неотъемлемой частью рассмотрения заявок на регистрацию новых лекарственных препаратов и внесения дополнений в инструкции.

Математическое моделирование применяют на всех этапах и оно является инструментом для принятия наиболее обоснованных решений.

В последние годы математическое моделирование широко используется для проведения экспериментальных исследований на шейном отделе позвоночника. С помощью метода математического моделирования изучаются качественные и количественные характеристики напряженно-деформированного состояния (НДС) в шейных позвоночных двигательных сегментах и при моделировании различных патологических состояний и повреждений в них. С помощью таких моделей оценивается эффективность применения различных фиксирующих конструкций.

Данный метод позволяет также исследовать НДС любого элемента биомеханической системы, которая моделируется. Таким образом, анализируют НДС в позвоночных двигательных сегментах при различной их фиксации и непосредственно в самих конструкциях при имитации физиологических и патологических нагрузок и состояний в моделях. Такой анализ позволяет подтвердить преимущества или выявить недостатки новых способов хирургического вмешательства на шейном отделе позвоночника по сравнению с уже известными, дать четкие показания к их использованию и избежать осложнений в клинической практике.

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, медицину. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в. Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания.Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. Рассмотрим только такие "модели", которые являются инструментами получения знаний.Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригиналеПод моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями,как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и мето-

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.Процесс моделирования включает три элемента: 1) субъект (исследователь), 2) объект исследования, 3) модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта. Пусть имеется или необходимо создать некоторый объект А. Мы конструируем (материально или мысленно) или находим в реальном мире другой объект В - модель объекта А. Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть оригиналом), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.

Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осущест- вляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого сле- дует, что для одного объекта может быть построено несколько "специализированных" моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение "модельных" экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели. На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал - формирование множества знаний S об объекте. Этот процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели. Мы можем с достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал, если этот результат необходимо связан с признаками сходства оригинала и модели. Если же определенный результат модельного исследования связан с отличием модели от оригинала, то этот результат переносить неправомерно.

Четвертый этап - практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им. Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование - не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования "погружен" в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.

Метод моделирования находит свое применение в медицине и сопутствующих ей науках.Метод моделиpования в медицине является сpедством, позволяющим устанавливать все более глубокие и сложные взаимосвязи между теоpией и опытом. В последнее столетие экспеpиментальный метод в медицине начал наталкиваться на опpеделенные гpаницы, и выяснилось, что целый pяд исследований невозможен без моделиpования. Если остановиться на некотоpых пpимеpах огpаничений области пpименения экспеpимента в медицине, то они будут в основном следующими:

а) вмешательство в биологические системы иногда имеет такой хаpактеp,

что невозможно установить пpичины появившихся изменений (вследствие вмешательства или по дpугим пpичинам);

б) некотоpые теоpетически возможные экспеpименты неосуществимы вследствие низкого уpоня pазвития экспеpиментальной техники;

в) большую группу экспериментов, связанных с экспериментированием

на человеке, следует отклонить по моpально-этическим сообpажениям.

Но моделиpование находит шиpокое пpименение в области медицины

не только из-за того, что может заменить экспеpимент. Оно имеет боль-

шое самостоятельное значение, котоpое выpажается в целом pяде пpеимуществ:

1. с помощью метода моделиpования на одном комплексе данных можно

pазpаботать целый pяд pазличных моделей, по-pазному интеpпpетиpовать

исследуемое явление, и выбpать наиболее плодотвоpную из них для тео-

2. в пpоцессе постpоения модели можно сделать pазличные дополнения

к исследуемой гипотезе и получить ее упpощение.

3. в случае сложных математических моделей можно пpименять ЭВМ.

4. откpывается возможность пpоведения модельных экспеpиментов (модельные экспеpименты на подопытных животных) .

Все это ясно показывает, что моделиpование выполняет в медицине

самостоятельные функции и становится все более необходимой сту-

пенью в пpоцессе создания теоpии.

Во второй половине двадцатого столетия широкое развитие получила такая сопутствующая медицине наука как иммунология. Успехи, достигнутые в иммунологии, оказывают прямое влияние на методы лечения, на всю клиническую практику в медицине. Проблемы иммунологии тесно связаны с проблемами лечения (послеоперационное заживление ран, трансплантация органов, раковые заболевания, аллергии и иммунодефициты).

Итак, будем считать, что основными действующими факторами инфекционного заболевания являются следующие величины.

1) Концентрация патогенных размножающихся антигенов V(t).

2) Концентрация антител F(t).

3) Концентрация плазматических клеток C(t).

4) Относительная характеристика пораженного органа m(t).

Переходим к построению уравнений модели. Первое уравнение будет описывать изменение числа антигенов в организме:

Первый член в левой части этого уравнение описывает прирост антигенов dV за интервал времени dt за счет размножения .Естественно, что он пропорционален V и некоторому числу , которое будем называть коэфициентом размножения антигенов . Член FVdt описывает число антигенов ,нейтрализируемых антителами F за интервал времени dt .В самом деле, число таких вирусов, очевидно,будет пропорционально как количеству антител в организме, так и количеству антигенов; -коэфициент, связанный с вероятностью нейтрализации антигена антителами при встрече с ним. Разделив соотношение (1) на dt получим:

Второе уравнение будет описывать рост плазматических клеток.

Первый член правой части-генерация плазмоклеток,-время,в течение которого осуществляется формирование каскада плазматических клеток,-коэфициент,учитывающий вероятность встречи антиген-антитело, возбуждение каскадной реакции и число образующихся новых клеток.Второй член во второй формуле описывает уменьшение числа плазматических клеток за счет старения, u-коэфициент,равный обратной величине их времени жизни.Разделив соотношение (2) на dt, приходим к уравнению :

Для получения третьего уравнения подсчитывают баланс числа антител, реагирующих с антигеном.Исходят из соотношения:

pCdt-генерация антител плазматическими клетками за интевал времени dt, p-скорость производства антител одной плазматической клеткой,FVdt-описывает уменьшение числа антител в интервале времени dt за счет связи с антигенами . ufFdt-уменьшение популяции антител за счет старения,где uf-коэфициент,обратно пропорциональный времени распада антител.Разделив (3) на dt получим:

Введем в рассмотрение уравнение для относительной характеристики поражения органа- мишени.М-характеристика здорового органа.М*-соответствующая характеристика здоровой части пораженного органа Вводим в рассмотрение величину m по формуле:

Для непораженного органа ,m равна нулю,для полностью пораженного –единице.Для этой характеристики рассмотрим уравнение(четвертое уравнение):

Первый член правой части характеризует степень поражения органа. V-количество антигенов, где -некоторая константа ,своя для каждого заболевания. Уменьшение этой характеристики происходит за счет восстановительной деятельности организма.

Совершенно ясно, что при сильном поражении жизненно важных органов производительность выработки антител падает. Это является роковым для организма и ведет к летальному исходу. В нашей модели фактор поражения жизненно важных органов можно учесть в уравнении (2), заменив коэффициент на произведение (m). Типичная схема для этой функции представлена на рис.1:

Читайте также: