2(32)

ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ

РЕФЛЕКСОТЕРАПИЯ И КОМПЛЕМЕНТАРНАЯ МЕДИЦИНА

№ 2 (32) 2020

равно 1 (относительная разгармонизация на-

блюдается при предъявлении СВ вируса 3-го

типа или EDA

). Поэтому согласно данным Та-

блицы 1 можно предполагать, что в этом случае

у пациента имеются функциональные пробле-

мы, не обусловленные наличием «вирусного

отягощения» (гипотетичная вероятность вирус-

ного заражения всего около 15%).

Сразу следует оговориться, что приведенный

выше алгоритм принятия решения все ещё ба-

зируется на визуальном представлении произо-

шедших изменений, согласно нижнего графика

рис. 2. Для строго критериального оценивания

произошедших изменений был разработан до-

полнительный программный модуль (рабочее

наименование Client_VM), который позволяет

на основе критерия Фишера полностью форма-

лизовать принятие решения о наличии и степе-

ни «вирусной нагрузки» на организм пациента.

Результаты работы этого модуля представлены

на рис. 4.

K_f – значение критерия Фишера, вычислен-

ного как отношения дисперсий компонент век-

тора измеренных значений EDA

. При этом дис-

персия текущего вектора делиться на диспер-

сию предыдущего. Поэтому значениям выше 1

соответствует случай наличие тенденций к дис-

гармонизации системы АК, при предъявлении

соответствующего СВ. Если руководствоваться

статистически строгим критерием принятия ре-

шения о значимости произошедших изменения,

то K_f должно быть больше 2, для того чтобы

достоверно утверждать наличие дисгармони-

зирующего эффекта. (см. пример 1, на рис. 3).

Но по соображениям, приведенным несколько

выше, допускается и смягчение этого порого-

вого значения (см. пример 2, на рис. 3). Соот-

ветственно и достоверность принятия решения

будет несколько ниже. Далее формально под-

считываются показатели Kn и Kv, если значение

критерия Фишера соответствующее конкретно-

му измерению превосходят пороговое значение.

И дальнейший анализ осуществляется в соот-

ветствии с таблицей 1. Так примеру 1 на Рис.

3 соответствует случай представленный ранее

на рис. 2. Можно наблюдать, что в части отсут-

ствия признаков «вирусного заражения» интер-

претация результатов тестирования полностью

совпадает.

Вполне очевидно, что для появившейся до-

статочно неожиданной проблемы COVID-19,

возможность быстро предложить подходящие

для неё эффективные диагностические решения

на основе ЭПД (а также и на основе традицион-

ных методов лабораторного анализа) представ-

ляется утопичным. Требуется соответствующая

апробация и достаточно обширный массив экс-

периментальных данных. Однако первые пи-

лотные результаты, описанного выше подхода

дали вполне обнадеживающие результаты. Это

позволило сформировать интернациональную

рабочую группу с условным наименованием

«PROGNOSNET», которая в настоящее вре-

мя ведёт переговоры с рядом университетских

клиник по всему миру о клинической апроба-

ции представленной методики оценки вирусной

нагрузки на пациента. Речь идёт о примерно 20

университетских клиниках и/или региональных

медицинских учреждений.

В группу «PROGNOSNET» входят ученые

и врачи из Германии, Великобритании, Италии,

Франции, Индии. Это группа является откры-

тым научным сообществом. Поэтому приведен-

ный выше список стран-участниц не является

окончательным. Перед данным сообществом

стоят следующие задачи.

– Включить данное направление в Ев-

ропейский проект HORIZONT-2020 в части

«Personalised early risk prediction, prevention and

intervention based on Artificial Intelligence and Big

Data technologies» [8].

– Осуществить мероприятия по эффектив-

ному внедрению Prognos-технологии на упомя-

нутой выше клинической базе. В том числе ре-

шить проблему правильного обучения конечных

пользователей, которые могут не вполне владеть

знаниями в области близкой к традиционной

китайской медицине. Это касается и обучения

правильной методики проведения замеров.

– Организовать сбор данных на основе еди-

ного сервера баз данных научной информации

по проблематике «PROGNOSNET». С этой це-

лью в упоминавшейся выше программе client_

Vm уже реализован механизм по анонимизации

полученных данных и трансферту их в единую

базу данных, разумеется с соблюдением всех

критериев по защите персональных данных

принятых в ЕС.

– Организация публикаций в компетентных

научных изданиях по результатам анализа нако-

пленных данных.

В зависимости от полученных результатов

планируется осуществить интеграцию в про-

ект и других перспективных диагностических

методик и баз знаний по эффективной тера-

пии COVID-19. В дальнейшем представленный

выше методологический подход к динамиче-

ской персонализированной диагностике пред-

полагается несколько расширить и видоизме-

нить. В том числе на основании статистической

обработки полученного большого массива фак-

тических (экспериментальных) данных.