Цифровая медицина

Литуев В.

Центральная проблема для медицины – знание взаимосвязей, точнее – их незнание. Если мы обратим наше внимание на матричную таблицу [4] , то увидим целую систему взаимосвязей как положительных так и отрицательных. Положительные взаимосвязи мы видим над диагональю в таблице, а отрицательные наблюдаются под диагональю.

В качестве «ядер» взаимосвязей определены конструкты текста Э. Тополя под соответствующими номерами, которые имеют значимые взаимосвязи с другими факторами-конструктами на матричном пространстве от 1 до 29.

4

См.: Приложение 11.

Такая матричная таблица очень информативна, но мы укажем в ней только то, является наиболее важным. Все остальные интересные взаимосвязи, внимательный читатель без труда обнаружит самостоятельно.

Таблица показывает

достаточно плотную систему взаимосвязей между факторами. Вместе с тем, существуют значительные матричные пространства, где просто нет вообще никаких взаимосвязей. Все это очень интересно.

Если посмотреть внимательно матричную таблицу (см.:Приложение 11), мы увидим выше диагонали или положительные взаимосвязи между факторами-конструктами или отсутствие взаимосвязей между ними, а ниже диагонали точно такие же взаимосвязи, но со знаком минус.

Исследовать надо взаимосвязи выше диагонали и ниже ее как по вертикали, так и по горизонтали. Получается количество положительных «ядер» взаимосвязей по горизонтали и по вертикали составляет 52 системных положительных ядра взаимосвязей, а отрицательных «ядер» взаимосвязей насчитывается 46 как по горизонтали так и по вертикали. Центром «ядра» взаимосвязей как положительного так и отрицательного считаются конструкты факторы, которые описывают поля матричной таблицы.

Преобладание числа положительных «ядер» над отрицательными отражает элементарный и понятный факт того, что в развитии медицины, все-таки, преобладают позитивные тенденции. При этом просто не могут не возникнуть противоречия которые, с одной стороны, являются источником этого самого развития, но с другой, сдерживают положительную динамику.

Давайте обратим внимание на два ядра – одно ядро положительное, а другое отрицательное.

Сначала разберем положительное ядро: гемоглобин (14), калий (15), холестерин (16), функция почек (17), функция печени (18), функция щитовидной железы (19), которые взаимосвязаны с пациентами (11), врачи (12), смартфоны с медицинскими приложениями (13).

Интерпретация подобных взаимосвязей отражает факт, что патологические состояния могут достаточно оперативно передаваться медицинским работникам, что сегодня происходит во многих странах, а не только в США. Другими словами, ИТ-технологии, как показывает подобная система взаимосвязей, решают только информационные задачи. Понятно, что это только часть проблемы решения излечения пациентов.

Теперь обратим внимание на то, как те же самые центры ядер взаимосвязей – гемоглобин (14), калий (15), холестерин (16), функция почек (17), функция печени (18), функция щитовидной железы (19), – связаны (со знаком минус) с такими факторами-конструктами как клиники (25) и рак легких (26). Такое отрицательное ядро взаимосвязей отражает то обстоятельство, что клиническая практика в США по поводу излечения рака легких не является успешной.

Пойдем дальше и обратим внимание на лакуны взаимосвязей, то есть на те места в матричной таблице, где вообще нет никаких взаимосвязей. Как показывает элементарные подсчеты: больше всего не существует взаимосвязей именно с такими параметрами как конструкты-факторы гемоглобин (14), калий (15), холестерин (16), функция почек (17), функция печени (18), функция щитовидной железы (19). Это точное свидетельство того факта, что в клинической практике нет однозначного понимания влияния того или иного параметра крови или патологий друг на друга и на процесс излечения.

Другой вывод, который можно сделать из-за отсутствия взаимосвязей конструктов-факторов, состоит в том, что «патологичными» могут быть не только те болезни, которые указаны под соответствующими кодами в МКБ-10, но и любые параметры крови и патологий, например, неорганические элементы: сывороточное железо, ферретин, цинк, натрий и др, и, органические элементы, например, щелочная фосфотаза, фибриноген, холестерин и др.

Итак, математический цифровой анализ текстов значимых книг о медицине показывает, что центрами тяжести развития эффективных медицинских услуг являются не просто повышение качества АНАМНЕЗА доктора о патологиях, которыми страдает конкретный пациент и АНАЛИЗОВ крови, мочи и так далее. Важнейшим компонентом повышения эффективности медицинской услуги для истинного излечения конкретного пациента может быть, во-первых, вычисление патологических параметров. Ими могут быть как конкретные вирусные патологии типа COVID-19, аденомы предстательной железы, панкреатита так и конкретные параметры крови, к примеру, гемоглобина, эритроцита, фибриногена, эозинофилов, СОЭ, АЛТ, АСТ и других. Во-вторых, и это самое главное: важнейшим элементом эффективной услуги медицины будущего является вычисление взаимосвязей между конкретными патологиями и параметрами крови для каждого пациента. Недостаточно констатировать, к примеру, у пациента рак легкого, надо показать, вычислить конкретно, что онкоген у пациента с раком легкого зависит, в основном, от двух параметров крови – от железа депонированного в печени – ферретина, и от высокого уровня фибриногена.

Такое точное вычисление параметров крови, которые стимулируют развитие онкогена,

позволит врачу регулировать состояние любого параметра крови медицинскими препаратами, которые продаются в любой, даже сельской российской аптеке! Тогда, наконец, медицинские книжки конкретных людей превратятся из энциклопедических томов, накопленных индивидуальным пациентом перечислений болезней в технологические карты избавления от патологий.

Центром понимания феномена цифровой диагностики может быть только математика в ее прикладной форме. Осталось убедить в этом конкретного врача, для которого компьютерная программа стала бы клиническим инструментом, который вычисляет зависимости развития той или иной патологии от динамичных взаимосвязей параметров крови и патологий. Уже создано математическое описание и демонстрационная версия такой компьютерной программы, которая абсолютно не требует от врача фундаментальных знаний математики, но просто обязывает доктора обладать точным знанием своего медицинского предмета.

Глава II. Математические основы и создание цифровой компьютерной системы диагностики индивидуального пациента

Знамением нашего времени, первой четверти нашего XXI века, стал неприятный парадокс, когда в сфере медицины, с одной стороны, уже создано множество прекрасных трудов, технологий и препаратов, а с другой – увеличивается количество якобы неизлечимых патологий.

Именно медицинские проблемы, нарастающим итогом, препятствуют росту эффективности экономики США [5] . О других странах то и говорить нечего, поскольку в большинстве из них и осознания то нет парадоксальности медицинской проблемы.

5

(см. например, с 455. Капитализм в Америке: История / Алан Гринспен, Адриан Вулдридж: Пер. с англ. – М.;Альпина Паблишер, 2020.).

Любой государственный чиновник для оправдания своих нелепых экономических решений всегда рассуждает об оптимизации, и, экономическую оптимальность он находит, почему то, в сфере медицины, где оптимальных решений не может быть в принципе.

Между тем, уровень медицинских исследований, в целом, является очень высоким. Например, определены основные параметры крови и их изменения при патологиях [6] . В среднем, при обращениях пациентов со своими разнообразными патологиями назначается проведение общего анализа крови, ее биохимических параметров, коагулограмма, иммуноглобулины плюс маркеры какой-либо патологии, чаще всего онкологических карцином. Общее число назначаемых к исследованию параметров крови у традиционного доктора находится в районе 60. Детально описана роль фосфотазы при диагностике и контроле терапии холестаза [7] , заболеваний костного аппарата, болезнях печени. Существуют знания о таком биохимическом параметре крови как билирубин. Этот параметр применяется при диагностике заболеваний гепато-биллиарной системы и поджелудочной железы. Кроме того, такие трансаминазы [8] , как АЛТ и АСТ также используются при диагностике патологий печени и поджелудочной железы [9] .

6

Жак Уоллах. Лабораторная диагностика. – 8-издание. – М.; Эксмо, 2013.

7

Холестатический синдром, холестаз – уменьшение поступления желчи в двенадцатиперстную кишку из-за нарушений ее образования.

8

Трансаминазы, или трансферазы – ферменты-катализаторы химических реакций азотистого обмена, основной задачей которых является транспорт аминогрупп для образования новых аминоислот.

9

Жак Уоллах. Лабораторная диагностика. – 8-издание. – М.; Эксмо, с. 43–112.

Важно отметить, что в исследованиях по биологической неорганической химии для той же щелочной фосфотазы ионы цинка образуют каталитически активный центр, то есть определенно известно, как и при каких условиях щелочная фосфотаза взаимодействует в биологической среде [10] . Такое знание о взаимодействии параметров крови и создает потенциальную возможность регулирование любого из них, при том, что увеличение или уменьшение которых каждого определяют патологическое состояние любого индивидуального пациента.

10

Бертини И. Биологическая неорганическая химия: структура и реакционная способность. В 2-х томах,М. – БИНОМ, Т.1.с.276.