ИНФОРМАЦИЯ В БИОМЕДИЦИНЕ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются некоторые аспекты применения информации в современной медицине. Как известно, большая часть деятельности медицинских сотрудников связана с информацией и управлением ею. Например, получение и регистрация информации о пациентах, консультационная коллегия, чтение и оценка научной литературы, планирование диагностических процедур, разработка стратегий по уходу за пациентом, интерпретирующая лабораторные результаты и рентгенологические исследования или работающая на основе исследования. Также, немаловажную роль играет информация о биологических данных пациента, связанная с геномикой, которая даёт возможность выбора индивидуального подхода при решении проблемы изучаемой биоинформатикой.

ABSTRACT

The article discusses some aspects of the application of information in modern medicine. As you know, most of the activities of medical staff are related to information and its management. For example, obtaining and registering patient information; consulting board; reading and evaluating scientific literature; planning diagnostic procedures, developing strategies for patient care, interpreting laboratory results and radiographic studies or working from research. Also, an important role is played by information about the biological data of the patient, associated with genomics, and which makes it possible to choose an individual approach when solving the problem of the studied bioinformatics.

Ключевые слова: информация, медицина, биоинформатика, биомедицина, система поддержки принятий решений.

Keywords: information, medicine, bioinformatics, biomedicine, decision support system.

За последние 30 лет методы биомедицинских исследований заметно изменились. В жизнь вошли компьютерные технологии, без которых мы сегодня не можем представить себе свои будни. В системе здравоохранения весомую роль играет мир компьютеров и коммуникаций, следовательно, лежащие в основе научные вопросы, изучаются на перекрестках медико-биологических наук, клинических наук, а также информационных технологий. Не нужно доказывать, что невозможно практиковать в современной медицине или провести современные биологические исследования без информационных технологий [1; 4; 7].

Исходя из этого, будущий специалист должен владеть навыками работы с современными информационными технологиями. Правильно и умело применить полученные знания в практике. При этом, имея в руках результаты клинических исследований, должен правильно отобрать нужные параметры, изучить связь между ними и правильно оценить её. На основе обобщенной оценки сделать правильный вывод. При этом иметь творческий подход в изложении своих результатов.

Хотелось бы, чтобы выпускники, преступая к врачебной деятельности, были готовы к ней, смогли правильно оценить состояние больного и правильно принять оптимальное решение и провести алгоритм лечения. Ведь, обеспечение наилучшего здоровья и здравоохранения для нашего общества имеет особое значение для эффективной организации и управления здравоохранения всего населения. Реформы, проводимые государством и правительством, имеют свою цель – благо населению. Каждый человек, проживающий на территории нашего родного края, имеет право на бесплатную, своевременную и качественную медицинскую услугу [5; 6].

Для будущего специалиста сегодня недостаточно знать своё направление. Он должен владеть навыками работы с компьютерными технологиями, уметь оценивать полученный результат, принимать правильное решение – все это требует множетва знаний по профилю выбранной профессии, биомедицинских технологиий и т.д.

Применение информационных технологий в системе здравоохранения обеспечивает в первую очередь автоматизированное рабочее место специалиста. Является дополнительным багажом, предлагающим специализированный индивидуальный подход решения проблем.

Клинические и исследовательские влияния биомедицинских вычислительных систем удивительно широки. Клинические информационные системы, функции, которые обеспечивают коммуникации и управление информацией, теперь установлены практически во всех медицинских учреждениях. Врачи могут искать целые каталоги лекарств, в течение нескольких секунд, используя информацию, представленную с компьютерной программой. При этом одновременно предвидеть вредные, побочные эффекты или их взаимодействия с другими лекарственными препаратами. Электрокардиограммы (ЭКГ), как правило, анализируются сначала с помощью компьютерных программ, и подобные методы применяются для интерпретации легочной функции исследований лабораторных и радиологических аномалий. Устройства со встроенными процессорами регулярно следят за пациентами и обеспечивают предупреждение в отношении важнейших видов ухода за настройки, такие как единицы в интенсивной терапии или в операционной комнате. Биомедицинские исследователи и врачи регулярно используют компьютерные программы для поиска медицинской литературы и современного клинико-исследовательского материала, что было бы серьезно затруднено без компьютерных методов хранения и систем статистического анализа данных. Дополнительными инструментами поддержки принятия решений также являются результаты  научно-исследовательских лабораторий, которые интегрируются с системами ухода за больным [3; 9; 10].

Несмотря на широкое использование компьютерных технологий в медицинских и биомедицинских исследованиях, практика показывает, что трудно получить всеобъемлющий и строгий, но нетехнический, обзор данных изучаемой области. Практики и теоретики признают, что тщательная подготовка к профессиональной деятельности требует получения общего представления о состоянии, текущих и будущих возможностей и ограничений от технологии, и тем, как подобные события вписываются в рамки научного, социального и финансового контекста биомедицины и нашей системы здравоохранения. В свою очередь, будущее области биомедицинских вычислений будут, в значительной степени определяться тем, насколько хорошо работники здравоохранения и биомедицинские работники готовы направлять выгоду соответствующей дисциплины на развитие данной области. Полученная информация будет направлена для удовлетворения растущей потребности биомедицины и медицинской информатики [4; 9].

Обобщив собранные материалы, изданы  учебники, справочники и пособия. Они широко используются в курсах по медицинской информатике по всему миру. Если первое такое издание увидело свет в 1996 году, то до сегодняшнего дня информационная база дополняется, обновляется и переиздаётся. Это говорит о том, что современная медицина переживает эволюцию от простых технологий, применяемых в определении состояния пациента, до изучения концептуальной основы для науки, лежащей в основе применения вычислительной техники и коммуникационных технологий в биомедицине и здравоохранении, для понимания состояния техники и компьютерных приложений в медицинской помощи и биологии, а также для прогнозирования их будущих направлений.

Информация, предоставляемая данными изданиями, включает в себя последние новости по применению медицинской информационной инфраструктуры, информатики здравоохранения, телемедицины, биоинформатики, трансляционных и клинических исследований. Информация, может быть использована в официальных курсах, но учитывая широкий спектр пользователей, она может быть использована не только в высшем медицинском образовании, но и в качестве справочника по биомедицинской информатике для профессионалов, а также для самостоятельного изучения.

Медицинские знания также могут быть получены из анализа больших объемов данных пациента. Например, большая часть исследований в сфере эпидемиологии включает в себя анализ демографических данных. Знания о рисках, связанных с курением сигарет, например, основано на независимой статистике, полученной из крупных популярных баз данных с и без рака легких, других легочных проблем, и сердечно-сосудистых заболеваний пациента. Революция в области генетики человека, которая возникла с проектом человеческого генома, в 1990-е годы уже оказывает глубокое воздействие на диагностику, прогноз и лечение заболеваний  [1; 4; 8].  Огромные объемы данных, которые генерируются в биомедицинских исследованиях, могут быть объединены с набором данных пациентов для поддержки клинических исследований и общественного здравоохранения, а также для создания новых проблем и возможностей. Количество исследователей, собравших достаточно данных, которыми можно управлять и оценивать результаты, стало настолько велико, что часто им не хватает возможностей и опыта для необходимой обработки с аналитикой. Эта проблема, иногда дублирует проблему "больших данных" [2].

Информация в биоинформатике изучается для анализа биологических данных. Сегодня это связано с компьютерным анализом последовательностей генов, то есть, секвенированием ДНК. Это является ключевой технологией в биологии, а также в медицине, криминалистике и антропологии. Секвенирование ДНК и по сей день является нетривиальной задачей. Так как, ДНК очень большая, ручной анализ невозможен, за исключением очень коротких последовательностей. Применение в этом процессе компьютерных технологий даёт возможность выполнить масштабную работу. Полученные результаты используются в разных направлениях биомедицины по назначению. Например, в молекулярной биологии секвенирование ДНК используется для изучения геномов и белков, которые они кодируют. Это позволяет выявить изменения в ДНК и ассоциации с заболеваниями и фенотипами.

Эволюционная биология использует секвенирование для изучения того, как разные организмы связаны между собой и как они развивались.

В метагеномике  секвенирование ДНК определяет, какие типы микробов могут присутствовать в таком микробиоме. Это важно для экологии, эпидемиологии и т.д. В вирусологии секвенирование является одним из основных инструментов в вирусологии для идентификации и изучения вирусов, основанных на ДНК или РНК. В медицине секвенирование ДНК также может быть использовано для диагностики и лечения редких генетических заболеваний, а также, для определения конкретных бактерий, чтобы обеспечить более точное лечение антибиотиками.

В судебно-медицинской экспертизе оно используется для судебно-медицинской идентификации и проверки отцовства. Образцы ДНК в отпечатках пальцев, слюне, волосяных фолликулах и т. д. уникальным образом отличают каждый живой организм от другого [11]. Делая вывод, можно сказать, что основная цель управления информацией в биомедицине – это научить концепции биомедицинской информатики в биомедицинских исследованиях, ее использованию в решении задач, а также проиллюстрировать их в контексте описаний в представительных системах, которые находятся в сфере использования современной медицины.

Список литературы:

1. Shortliffe H.E., & Cimino J.J. Biomedical informatics: computer applications in health care and biomedicine. Springer-Verlag London, 2014.
2. Абдуганиева Ш.Х. Роль биомедицинской и клинической информатики в изучении медицинских проблем // European Conference on Innovations in Technical and Natural Sciences, 2017.
3. Абдуганиева Ш.Х., Никонорова М.Л. Цифровые решения в медицине // Крымский журнал экспериментальной и клинической медицины.– 2022. – № 12(2). – С. 73–85.
4. Базарбаев М.И. Роль информационных технологий в медицине и биомедицинской инженерии в подготовке будущих специалистов в период цифровой трансформации в образовании, 2022 [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  http://repository.tma.uz/xmlui/handle/1/4001 (дата обращения: 24.08.23).
5. Доан Д.Х., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Обзор подходов к проблеме принятия решений в медицинских информационных системах в условиях неопределенности // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 1(12).
6. Карпов О.Э. Автоматизация процессов, цифровые и информационные технологии в управлении и клинической практике лечебного учреждения: научные труды. М.: Деловой экспресс, 2016.
7. Касимов М.М., Сайдазимов Ж.К. Прикладные аспекты преподавания информационных технологий в медицинском образовании // Scientific approach to the modern education system. – 2022. – № 1(10). – С.111-114.
8. Кулинич А.А. Когнитивная система поддержки принятия решений «Канва» // Программные продукты и системы. – 2002. – № 3. – С. 25-28.
9. Лищук В.А. Информатизация клинической медицины // Клиническая інформатика и телемедицини. – 2004. – № 1(1). – С. 17-27.
10. Никонорова М.Л. Построение оптимальных моделей анализа биомедицинских даны // Вестник новых медицинских технологий. – 2021. – № 28(1). – С. 55-59.
11. Чемерис Д.А., Сагитов А.М., Аминев Ф.Г., Луценко В.И., Гарафутдинов Р.Р., Сахабутдинова А.Р., Чемерис А.В. (2018). Эволюция подходов к ДНК-идентификации личности // Биомика. – № 10(1). – С. 85–140.