Стадии анализа

Вначале вычисляются различные временные и амплитудные показатели, отмечаются особенности кривой, отличающие ее от известных нормальных типов электрокардиограммы, затем все эти данные суммируются, сопоставляются с материалами клинических наблюдений, с жалобами, и в конце концов ставится диагноз. Нередко отклонения настолько выражены, что диагноз может быть поставлен буквально с первого взгляда, например электрокардиографическая картина инфаркта миокарда часто бывает весьма показательной. Это не означает, однако, что этап анализа информации отсутствует в диагностическом процессе.

Просто вследствие явной выраженности отклонений этот этап быстротечен и не замечается нами. В большинстве случаев диагноз не столь ясен и требуется кропотливый анализ данных.

Машинные методы анализа с применением статистики п математики при этом оказываются полезными как в отношении быстроты обработки большого объема информации, так и в отношении обеспечения качественно новых результатов, существенно облегчающих постановку диагноза. Так, например, в последние годы широкое применение получили математические методы анализа электроэнцефалограммы с применением автоматических устройств, а также корреляционный анализ электромиограмм, частотный анализ электрокардиограмм и другие методы.

Главная задача анализа состоит в устранении избыточности информации, с одной стороны, и в извлечении скрытой информации — с другой. В итоге анализ имеет своей конечной целью оптимальное представление информации в форме, наиболее приемлемой для осуществления последующих этапов диагностического процесса.

Условно можно выделить три стадии анализа медицинских данных.

1. Дешифровка или преобразование данных в цифровую форму. 2. Статистическая и математическая обработка данных.

3. Сравнительный анализ данных (сопоставление полученных количественных характеристик с определенными константами).

Related posts