Дискриминантный анализ в медицинской диагностике

Для каждой из комбинаций вычисляют дискриминационную формулу, определяют значения дискриминационной разграничительной функции и вычисляют достоверность определения длительности болезни при использовании этой формулы. Подобный подход позволяет отнести пациента к той или иной группе заболевания, в зависимости от длительности заболевания [11].Изучена возможность применения дискриминантного анализа для выявления различия трёх исследуемых групп детей и подростков: больных туберкулёзом, здоровых с недостаточным и достаточным питанием по изучаемым количественным признакам: индекс Кетле, общий белок, альбумины, глобулины, свободные аминокислоты сыворотки крови. Полученные результаты показали, что дискриминантный анализ из всех изучаемых количественных показателей выделил свободные аминокислоты сыворотки крови – признаки, по которым отмечалось наибольшее различие изучаемых групп. При этом из всех свободных аминокислот сыворотки крови наибольшее значение в различии групп детей и подростков имела аминокислота лизин[15].Предложен дискриминантный метод моделирования и количественной оценки согласованности регуляторных механизмов в сердечно-сосудистой системе практически здоровых волонтёров и при нарушениях кровообращения, сопряженных с остеохондрозом шейного отдела позвоночника и соматоформной вегетативной дисфункцией[6].Использование дискриминантного анализа позволяет также выявить алгоритм, позволяющий практическому психологу диагностировать нарушения когнитивных функций при гидроцефалии у больных разного возраста и дифференцировать их от нормы[7].Таким образом, дискриминантный анализ в биомедицинских исследованиях позволяет создавать достаточно достоверные математические модели, которые могут быть использованы в прогнозировании и классификации различных показателей состояния организма человека в норме и патологии, что, в свою очередь, позволяет упростить постановку диагноза и увеличить его точность и своевременно начать адекватное лечение, которое во многом определяется прогнозом заболевания.ЗаключениеДискриминантный анализ обеспечивает объективное сравнение (разделение) групп за счёт искусственной минимизации внутригруппового разнообразия – дисперсии.Основная идея дискриминантного анализа заключается в том, чтобы определить, отличаются ли разные совокупности по среднему какой-либо переменной (или линейной комбинации переменных), и затем использовать эту переменную, чтобы предсказать для новых членов их принадлежность к той или иной группе. Данное положение определяет значимость использования дискриминационного анализа в биомедицинских исследованиях, позволяя не только выполнять диагностику какого-либо состояния организма, классифицировать имеющееся заболевание, но и прогнозировать возникновение какого-либо заболевания по имеющимся признакам, зачастую не являющимся строго специфическими.Исходные данные для дискриминантного анализа должны представлять собой совокупность объектов, разделённых на несколько групп, или классов. Число признаков, по которым описаны объекты, при этом не может быть меньше двух и не должно превышать суммарного числа объектов.Метод дискриминантного анализа позволяет создавать достаточно достоверные математические модели. В биомедицинских исследованиях использование дискриминационного анализа приводит к упрощению и увеличению точности диагноза, позволяет своевременно начать адекватное лечение, которое во многом определяется прогнозом заболевания.По результатам выполненного исследования были сформулированы следующие выводы:Дискриминантный анализ представляет собой метод статистического анализа, в котором совокупность объектов может быть описана комплексом признаков. Алгоритм проведения дискриминантного анализа включает четыре стадии и заключается в последовательном отборе признаков и интерпретации на основе этих признаков совокупности данных, при этом результаты конкретного дискриминантного анализа будут характеризовать не только определенную выборку, но и могут быть использованы в последующих аналогичных исследованиях.Использование статистических пакетов в дискриминационном анализе позволяет автоматизировать расчеты, увеличить точность анализа и снизить вероятность ошибок.Дискриминантный анализ в биомедицинских исследованиях позволяет создавать достаточно достоверные математические модели, которые могут быть использованы в прогнозировании и классификации различных показателей состояния организма человека в норме и патологии, что, в свою очередь, позволяет упростить постановку диагноза и увеличить его точность и своевременно начать адекватное лечение, которое во многом определяется прогнозом заболевания.Список использованных источников литературыБитюков В.К., Моторин М.Л., Саввина Е.А. Формирование классов объектов методом дискриминантного анализа // Вестник ВГУИТ. - 2014. - №1 (59). - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-klassov-obektov-metodom-diskriminantnogo-analiza (дата обращения: 17.12.2021).Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA”. Учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики». - Нижний Новгород, 2007, - 112 с.Денисов Е. Н., Колосова Н. И., Мещеряков А. О., Рябченко А. Ю. Новый объективный метод классификации больных инсультом по степени тяжести заболевания методом дискриминационного анализа // Биофизические методы в диагностике и терапии. – 2015. - URL: https://medconfer.com/node/5454(дата обращения: 17.12.2021).Дискриминантный анализ: материалы Аналитического центра НАФИ. - URL: https://nafi.ru/upload/spss/Lection_10.pdf(дата обращения: 17.12.2021).Дискриминантный анализ: практикум : Материалы Амурского гуманитарно-педагогического государственного университета. - URL: https://amgpgu.ru/Evolution/Practicum/8_Discrimination.pdf(дата обращения: 17.12.2021).Каркищенко Н.Н., Чайванов Д.Б., Чудина Ю.А., Николаев А.А., Вартанов А.А. Дискриминантный анализ показателей согласованной работы сердца и сосудов в норме и при патологии // Биомедицина. – 2021. – № 17(2). – С. 8-21.Лассан Л. П. Опыт применения дискриминантного анализа в нейропсихологической диагностике церебральной патологии // Экспериментальная психология в России: традиции и перспективы. – 2010. – С. 122-127.Методы статистической обработки медицинских данных: Методические рекомендации для ординаторов и аспирантов медицинских учебных заведений, научных работников / сост.: А.Г. Кочетов, О.В. Лянг., В.П. Масенко, И.В.Жиров, С.Н.Наконечников, С.Н.Терещенко – М.: РКНПК, 2012. – 42 с.Мудров В. А. Алгоритмы выполнения дискриминантного анализа в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS // ЭНИ Забайкальский медицинский вестник. – 2020. - № 4. – С. 222-231.Патласов О. Ю. Множественный дискриминантный аналих в моделях прогнозирования банкротства Альтмана: интерпретация и ограничения использования // Экономический анализ. – 2007. - № 1. – С. 76-80.Потекаев Н. Н., Негашева Е. С., Жукова О. В., Фриго Н. В., Негашева М. А., Дмитриев Г. А., Китаева Н. В. Использование многомерного дискриминантного анализа в диагностике нейросифилиса. Клиническая дерматология и венерология. – 2019. - № 18(1). – С. 18-26.Терскова Н. В., Козлов В. В., Вахрушев С. Г. Практическая ценность дискриминантного анализа в диагностике хронического аденоидита у детей // Сибирское медицинское обозрение. - 2014. - №6 (90). – С. 82-86.Тюрин В. В., Щеглов С. Н. Дискриминантный анализ в биологии: монография. – Краснодар : Кубанский государственный университет, 2015. – 126 с. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. - 3-е издание. - М: Бином-Пресс, 2007. - 512 с. - ISBN 978- 5-9518-0215-6.Шульга И. М., Безроднова С. М. Дискриминантный анализ в изучении детей и подростков с недостаточным, достаточным питанием и больных туберкулезом // Биомедицинский журнал Медлайн.ру. – 2013. – Т. 14. – С. 647-655.