Особенности анализа биомедицинских данных

В медицинской практике и, особенно, в медицинских исследованиях часто применяются различные методы анализа и обработки данных. Математика, в частности статистика, широко используется в медицине.

Для любого врача, связанного с экспериментальными исследованиями, совершенно очевидна необходимость использования статистических методов в своей работе. При этом роль используемых статистических методов двояка: с одной стороны они позволяют обнаружить ранее неизвестные закономерности, с другой, с их помощью авторы проверяют достоверность априорно формулируемых выводов.

Важнейшим условием при анализе данных является корректность и грамотность применения статистических методов.

Долгое время анализ медицинских данных оставался уделом специалистов, так как требовал весьма серьезной математической подготовки. В настоящее время с появлением современных технологий необходимые статистические исследования врач может провести самостоятельно, используя разнообразные компьютерные пакеты программ.

Использование компьютера делает достаточно сложные методы анализа медицинских данных более доступными и наглядными: теперь не требуется вручную выполнять трудоемкие расчеты по сложным формулам, строить таблицы и графики. Если раньше для анализа данных в первую очередь требовалось глубокое знание статистики и владение методами расчетов, то в современной компьютерной технологии обработки данных более важным стало умение работать с пакетами для обработки данных.

Анализ данных с использованием статистического пакета включает несколько этапов.

1. Планирование исследования. Необходимо спланировать исследование с учетом последующей обработки данных, чтобы избежать ситуации, когда некоторые наблюдения оказываются лишними, а каких-то не хватает для реализации выбранных методов анализа.

2. Подготовка данных к анализу. Это крайне важный, часто недооцениваемый этап работы. Обычно он включает: ввод данных, предварительное преобразование данных, визуализацию данных с целью формирования представления об исходном материале. В настоящее время практически отпадает необходимость в предварительном структурировании, построении необходимых выборок, ранжировании и т.д. Эти задачи в современных пакетах автоматизированы и выполняются непосредственно при реализации выбранного метода анализа.

3. Предварительный анализ данных. На этом этапе формируется представления о типе анализируемых данных, когда выясняется структура, определяются зависимости между данными, производится их группировка.

4. Выбор и реализация метода анализа. В связи с многообразием методов выбор может быть весьма затруднителен. Однако в современных пакетах введенные данные достаточно просто обработать с использованием различных процедур, а затем можно выбрать метод, дающий наилучшие результаты.

5. Интерпретация результатов анализа. Этот этап часто вызывает затруднения у исследователей-медиков в связи с ограниченностью знаний в области статистики. Поэтому к интерпретации результатов анализа следует относиться особенно внимательно, точно следуя указаниям соответствующих руководств. Это же касается и практических рекомендаций и выводов, которые осуществляются на основе результатов статистического анализа.

6. Представление результатов. Является одним из важнейших компонентов качества применения статистических методов. Поэтому полнота и уровень описания, как самого анализа, так и его результатов, наглядность их представления не должны снижать общий уровень выполненной работы, что особенно важно при оформлении диссертации.