ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ЛАБОРАТОРНОЇ ДІАГНОСТИКИ НА ОСНОВІ ПОЛЯРИЗАЦІЙНОЇ ФЛУОРЕСЦЕНЦІЇ ЖОВЧІ

The computer programme “System of laboratory diagnostics based on polarization bile flurescence (LDPBF)” has been presented. This system is the application of Apache Tomcat server including Java-servlets and JSP-pages. It allows to store in  MySQL database the results of biochemical and microscopic researches and to determine probabilities of presence in the pathological process of components of inflammation or lithogenesis. The programme has been implemented in terms of Java programming language. It is intended for specialists in area of medical sciences, applied programming, medical cybernetics and informatics.В работе представлена компьютерная программа “Система лабораторной диагностики на основе поляризационной флюоресценции желчи (ЛДПФЖ)”. Данная система является приложением сервера Apache Tomcat, в состав которого входят Java-сервлеты и JSP-страницы, который позволяет хранить в базе данных MySQL результаты биохимических и микроскопических исследований и определять вероятности наличия в патологическом процессе компонентов воспаления или литогенеза. Программа реализована в терминах языка программирования Java. Предназначена для специалистов в области медицинских наук, прикладного программирования, медицинской кибернетики и информатики.В роботі представлено комп'ютерну програму “Система лабораторної діагностики на основі поляризаційної флуоресценції жовчі (ЛДПФЖ)”. Ця система є додатком сервера Apache Tomcat, в склад якого входять Java-сервлети та JSP-сторінки, який дозволяє зберігати в базі даних MySQL результати біохімічних та мікроскопічних досліджень та визначати ймовірності наявності в патологічному процесі компонентів запалення або літогенезу. Програму реалізовано в термінах мови програмування Java. Призначена для спеціалістів в області медичних наук, прикладного програмування, медичної кібернетики та інформатики

ЗМЕНШЕННЯ РОЗМІРНОСТІ ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ УСПІШНОСТІ В ЗАВДАННЯХ МЕДИЧНОЇ ОСВІТИ: ПІДХІД НА ОСНОВІ МЕТОДУ PCA

Background. System research in medical science and education is often based on data with a large number of attributes. Therefore, the problem of reducing the dimension of the data is actual, while keeping data with as much variation as possible. At the same time, such problems can be considered as problems of machine learning, which can be solved using artificial intelligence algorithms (for example, artificial neural networks.) The interpretation of the results of the application of classification algorithms without prior reduction of the dimension of such tasks is a difficulty for the decision maker. The results may be simplified by the reduction of the dimension of the task. Materials and methods. The method proposed and applied in this paper is described in terms of machine learning. Namely, the mathematical description of the tasks of machine learning in research in the field of medical education is based on the following data. We have a set consisting of tuples. Depending on the problem under consideration, certain sets of these tuples will be used for training, testing and prediction. An arbitrary tuple consists of input data (we will call them according to the established terminology of machine learning as attributes) and output data, which are attributes of the class. As a result of reducing the dimension, we obtain a certain numerical matrix, where these data can be used in variety of problems of machine learning. In order to study the possibilities of reducing the dimension of the medical education assessment tasks, the results of the medical students at TSMU were considered (the volume of the general population was 248). Results. In the work an approach which is based on application of the method PCA with the purpose of determining principle reasons (current and final progresses), which influence on the results of license integrated exam, is offered. Using the visualization, approach allows us to represent data on a plane in the coordinates of the first two main components. This allows us to identify the main changes in the attributes that cause the data to belong to certain groups. So, using such a visualization to the student data, we can get graphic representations of the «main» performance indicators (current and final) that predict the passing the licensed integrated exam «Step 1». Conclusions. Reduction of dimension is a very important element in the analysis of statistical data in medical education. Due to reducing the dimensions, we achieve not only that we simply need to analyze less data. The most important is that after the reduction, they often show us more information than before reducing the dimension. Many dependencies in medical education become more readable. It often happens that the amount of data we have is beyond the scope of our perception and then it is very easy to get lost in their analysis.В работе предложен подход на основе использования метода PCA с целью выявления главных причин (поточной либо итоговой успеваемости), влияющих на результаты лицензированного интегрированного экзамена.У роботі запропоновано підхід на основі використання методу PCA з метою виявлення головних чинників (поточної або підсумкової успішностей), що впливають на результати ліцензійного інтегрованого іспиту

ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ DATA MINING ДЛЯ З'ЯСУВАННЯ СУДОВО-МЕДИЧНИХ ЕКСПЕРТНИХ ОСОБЛИВОСТЕЙ НЕНАЛЕЖНОЇ МЕДИЧНОЇ ДОПОМОГИ

The paper presents Data Mining technology, in particular the method of induction of decision trees, for solving of special issues during forensic medical expertise in cases of medical malpractice. Based on the obtained results with using of the automated mathematical program of intellectual processing of the database, specific forensic expert peculiarities of inappropriate medical care were established. Presented research was performed on the example of medical malpractice litigation in internal medicine practiceВ работе представлены возможности технологии искусственного интеллекта Data Mining, в частности метода индукции деревьев решений, для решения специальных вопросов во время судебно-медицинской экспертизы уголовных дел, возбуждённых против врачей в случаях ненадлежащего оказания медицинской помощи. На основании полученных результатов, обоснованных автоматизированной математической программой интеллектуальной обработки базы данных, установлены конкретные судебно-медицинские экспертные особенности ненадлежащей медицинской помощи на примере уголовных дел, возбужденных против врачей-терапевтов.У роботі представлені можливості технології штучного інтелекту Data Mining, зокрема методу індукції дерев рішень, для вирішення спеціальних питань під час судово-медичної експертизи кримінальних проваджень, відкритих проти лікарів у випадках неналежного надання медичної допомоги. На підставі отриманих результатів, обґрунтованих автоматизованою математичною програмою інтелектуальної обробки бази даних, встановлені конкретні судово-медичні експертні особливості неналежної медичної допомоги на прикладі кримінальних справ, порушених проти лікарів-терапевтів

ВИВЧЕННЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ІММУНОСЕНСОРІВ З ПОГЛЯДУ НА МЕДИЧНІ ЗАВДАННЯ

Immunosensors and immunotests are commonly used in medicine, where blood, urine or saliva samples enable concentrations of morphine, progesterone, estradiol, dopamine, insulin to be determined.In this work, the use of immunosensors for the following medical problems is considered: for the quantitative detection of alpha-fetoprotein, for determination of p53 protein in urine for diagnostics bladder cancer, for amperometric determination of carcinoembryonic antigen, for the determination of galectin-3, as biomarker of heart failure, for detecting hepatitis B surface antigen, for sensitive detection of tumor marker for determination of serum level in breast cancer patients.Иммуносенсоры и иммунотесты широко используются в медицине, где образцы крови, мочи или слюны позволяют определять концентрации морфина, прогестерона, эстрадиола, дофамина, инсулина.В данной работе рассматривается использование иммуносенсоров для следующих медицинских проблем: количественного определения альфа-фетопротеина, определения белка р53 в моче с целью диагностики рака мочевого пузыря, амперометрического определения карциноэмбрионального антигена, определения галектина-3 как биомаркера сердечной недостаточности, выявления поверхностного антигена гепатита В, чувствительного детектирования маркера опухоли при определении уровня в сыворотке крови пациентов с раком молочной железы.Імуносенсори та іммунотести широко використовують в медицині, де зразки крові, сечі або слини дозволяють визначати концентрації морфіну, прогестерону, естрадіолу, дофаміну, інсуліну.В роботі розглядається використання імуносенсорів для таких медичних проблем, як кількісне визначення альфа-фетопротеїну, визначення білка р53 в сечі з метою діагностики раку сечового міхура, амперометричне визначення карциноембріонального антигену, визначення галектину-3 як біомаркера серцевої недостатності, виявлення поверхневого антигену гепатиту В, чутливе детектування маркера пухлини при визначенні рівня у сироватці крові пацієнтів з раком молочної залози

КОМПАРТМЕНТНІ МОДЕЛІ РОЗВИТКУ ЕПІДЕМІЙ ГРИПУ З УРАХУВАННЯМ ДОЕПІДЕМІЧНОЇ ВАКЦИНАЦІЇ ТА ПРОТИВІРУСНОГО ЛІКУВАННЯ

In the work the compartmental models of influenza taking into consideration pre-epidemic vaccination and antiviral treatment have been presented.В работе представлены компартментные модели гриппа с учетом доэпидемической ситуации и противовирусного лечения.В роботі представлено компартментні моделі грипу з врахуванням доепідемічної вакцинації та противірусного лікування

НАУКОВА ТА ІННОВАЦІЙНА ДІЯЛЬНІСТЬ ТЕРНОПІЛЬСЬКОГО ДЕРЖАВНОГО МЕДИЧНОГО УНІВЕРСИТЕТУ ІМЕНІ І.Я. ГОРБАЧЕВСЬКОГО (2013-2014 рр.)

The article adduces the main results of scientific activity of TSMU by I. Ya. Horbachevsky in the period of 2013–2014. It wasdemonstrated that due innovative approach scientific activity in TSMU had 1–2 places in the rating of MPH for HM(Ph)MI ofUkraine.У роботі представлено основні результати наукової діяльності ТДМ У ім. І. Я. Горбачевського у період 2013–2014 рр.Продемонстровано, що саме завдяки інноваційному підходу наукова діяльність в ТДМ У посіла 1–2 місця у рейтингуМОЗ для ВМ(Ф)НЗ України

МЕТОДОЛОГІЯ ОРГАНІЗАЦІЇ КЛІНІЧНИХ ВИПРОБУВАНЬ ЕФЕКТИВНОСТІ ТА БЕЗПЕЧНОСТІ КИТАЙСЬКОЇ ОБРАЗНОЇ МЕДИЦИНИ В КОНТЕКСТІ ДОКАЗОВОЇ МЕДИЦИНИ

The article is devoted to the substantiation of the relevance of the development of a methodology for organizing clinical trials of the effectiveness and safety of Chinese figurative medicine in the context of evidence-based medicine. The paper considers the strategy of organizing and conducting clinical trials of Chinese figurative medicine. An information system for conducting clinical tests of Chinese figurative medicine has been developed.Статья посвящена обоснованию актуальности разработки методологии организации клинических испытаний эффективности и безопасности китайской образной медицины в контексте доказательной медицины. В работе рассмотрены стратегии организации и проведения клинических испытаний китайской образной медицины. Разработана информационная система обеспечения проведения клинических испытаний китайской образной медицины.Стаття присвячена обґрунтуванню актуальності розробки методології організації клінічних випробувань ефективності та безпечності китайської образної медицини в контексті доказової медицини. У роботі розглянуто стратегію організації та проведення клінічних випробовувань китайської образної медицини. Розроблено інформаційну систему забезпечення проведення клінічних випробовувань китайської образної медицини

ПРИНЦИПИ, МЕТОДИ ТА ГАЛУЗІ МЕДИКО-БІОЛОГІЧНИХ ЗАСТОСУВАНЬ ОПТИЧНИХ ІМУНОСЕНСОРІВ

The article is devoted to research of the basic principles of design and physical and biological methods of use of optical immunosensors. We investigate the main application of optical immunosensors in biology and medicine including testing food quality, natural environment protection, medical diagnostics.Статья посвящена исследованию основных принципов проектирования и физико-биологических методов использования оптических иммуносенсоров. Мы исследуем основные пути применения оптических иммуносенсоров в биологии и медицине, включая тестирование качества пищевых продуктов, защиту окружающей среды, медицинскую диагностику.Стаття присвячена дослідженню основних принципів проектування та фізико-біологічних методів використання оптичних імуносенсорів. Ми досліджуємо основні шляхи застосування оптичних імуносенсорів у біології та медицині, включаючи тестування якості харчових продуктів, захист природного середовища, медичну діагностику

Задача оптимального управления стадией элонгации полимеразной цепной реакции

Застосовано загальну методологію керування для отримання розв’язку задачі оптимального перебігу стадії елонгації у полімеразно-ланцюговій реакції. У досліджуваній моделі стадії елонгації використано рівняння Арреніуса, яке враховує залежність швидкості реакції від абсолютної температури. Цю залежність може бути використано для дослідження стадії елонгації полімеразно-ланцюгової реакції, оскільки керуючим впливом при цьому є саме температура. Розглянуто схему температурного керування. При реалізації полімеразно-ланцюгової реакції застосовано принцип максимуму Понтрягіна до задачі оптимального керування та сформульовано необхідну умову оптимальності. Отримані результати необхідні для чисельного обчислення оптимального керування досліджуваної стадії та допоможуть мінімізувати необхідний час для реалізації стадії елонгації, що в майбутньому дозволить мінімізувати час проведення полімеразно-ланцюгової реакції.The general methodology of optimal control for obtaining the solution of the optimal flow problem in the elongation stage of a polymerase chain reaction is applied. The examined model of the elongation stage takes into account the dependence of reaction’s rate on the absolute temperature, which is described by the Arrhenius equation. This equation can be used in the investigation of the elongation stage of a polymerase chain reaction, since the temperature controls the process. A scheme of the temperature control in the process of a polymerase chain reaction is examined. Pontryagin’s maximum principle for the optimal control problem is used and the necessary condition for optimality is formulated. The obtained results are required for the numerical calculations of optimal control of the examined stage and help to minimize the required duration of the elongation stage, which will allow to minimize the duration of a polymerase chain reaction in general.Применена общая методология управления для получения решения задачи оптимального течения стадии элонгации в полимеразной цепной реакции. В исследуемой модели стадии элонгации использовано уравнение Аррениуса, которое учитывает зависимость скорости реакции от абсолютной температуры. Данная зависимость может быть использована при исследовании стадии элонгации полимеразной цепной реакции, поскольку управляющим воздействием при этом является именно температура. Рассмотрена схема температурного управления при реализации полимеразной цепной реакции. Применен принцип максимума Понтрягина к задаче оптимального управления и сформулировано необходимое условие оптимальности. Полученные результаты необходимы для численного вычисления оптимального управления исследуемой стадии и помогут минимизировать необходимое время для реализации стадии элонгации, что в общем позволит минимизировать время проведения полимеразной цепной реакции