CC BY
73
УДК 616.5-056-43-036.11 -02;615.2/3:614.2
Автоматизированная информационная система (АИС) по диагностике и профилактике профессионально обусловленных аллергодерматозов
Солошенко Э.Н., Чикина Н.А.
Институт дерматологии и венерологии АМНУ, Харьков Национальный технический университет «ХПИ», Харьков
АВТОМАТИЗОВАНА 1НФОРМАЦ1ЙНА СИСТЕМА (А1С) З Д1АГНОСТИКИ ТА ПРОФ1ЛАКТИКИ ПРОФЕС1ЙНО ОБУМОВЛЕНИХ АЛЕРГОДЕРМАТОЗ1В Солошенко Е.М., Чшна Н.О.
Розглянуто теоретичж та практичж аспекти побудови спецiалiзованоí медичноТ А1С, при розробц якоТ сис-тематизовано багаторiчний досвщ застосування ма-тематичних моделей в алергологп.
THE AUTOMATED INFORMATION SYSTEM (AIS) ON DIAGNOSTICS AND PROPHYLAXIS OF PROFESSIONALLY CAUSED ALLERGIC DERMATOSIS Soloshenko E. N., Chikina N.A.
Theoretical and practical aspects of construction of the specialized medical automated information system in which long-term experience on application of mathematical models in allergology is systematized are considered.
Введение. В настоящее время, с развитием информационных технологий, интеллектуальные средства автоматизированного проектирования технологий вбирают в себя накопленный опыт многих специалистов, что уменьшает риск при принятии решений, связанный с человеческим фактором. Поэтому на основе математических моделей создано немало методологий интенсивной разработки автоматизированных информационных систем (АИС) различного применения, в том числе медицинских информационно-аналитических систем, представляющих широкие возможности специалистам. Особенно актуальна разработка АИС по выявлению риска развития производственно обусловленных аллергодерматозов (АД) для крупных предприятий, где, как правило, первичная профилактика в условиях медсанчастей проводится бессистемно, практически „вслепую". Между тем, использовать уже имеющиеся известные медицинские АИС с этой целью не представляется возможным, поскольку они не соответствуют специфике поставленной цели и задачам [1].
Цель работы состояла в разработке системного комплекса по прогнозированию риска развития АД, лечению и их профилактике среди рабочих химико-фармацевтического и химического производства на основе данных аллергологи-ческого анамнеза, состояния адаптации и иммунного гомеостаза.
Материалы и методы исследования. Создавалась АИС совместно медиками и математиками. Разработку АИС начинали с накопления базы данных (БД) на основе анализа результатов исследований рабочих химико-фармацевтических производств с профессионально обусловленными аллергическими заболеваниями кожи. В качестве объекта исследования были выбраны рабочие и сотрудники предприятий г. Харькова:
- фармацевтической фирмы «Здоровье»;
- фармацевтического предприятия «Эндокринное производство»;
- завода «Серп и молот»
- производственного объединения «Турбо-
1-2 (9)' 2006
атом».
Медики-специалисты:
- разрабатывали для АИС стандартизированные истории болезни;
- составляли перечень признаков и симптомов, характерных для клиники АД и их осложнений;
- отбирали методы исследований, применяемые для диагностики аллергозов;
- выбирали методы терапии, используемые при лечении больных АД.
Эти документы явились основой при решении следующих задач:
- прогноз риска развития производственно обусловленных АД;
- прогноз течения болезни в зависимости от профессии, стажа работы, наследственных факторов, от адаптационных возможностей организма и состояния его иммунного гомеостаза;
- подбор индивидуализированного способа лечения для вновь выявленных больных АД;
- выбор профилактического курса для больных АД в анамнезе.
Разработка АИС и ее структура. Структурно АИС содержит следующие проблемно-ориентированные блоки, каждый из которых представляет экспертную подсистему:
- экспертная система оценки состояния обследуемого;
- диагностическая система;
- система профилактики.
Логическая связь между блоками позволяла проводить наблюдение за обследуемым в динамике.
Разработка АИС включала в себя:
- разработку функциональной части АИС, к которой относились:
1) создание документов;
2) выработка основных типов запросов;
3) формирование базы знаний и каталогов
системы;
- разработку программного обеспечения для сбора полноценной информации, заполнения входных документов АИС;
- разработку математического и программного обеспечения для проверки, хранения, обработки информации и выдачи ответов на запросы;
- реализацию решения задач поиска, разработку математических моделей классификации, прогноза, диагноза, профилактики и лечения.
В каждой экспертной подсистеме выделены
1-2 (9)' 2006
3 основных модуля:
- информационный модуль - база данных (БД) и база знаний (БЗ);
- модуль логического вывода - решатель;
- интерфейс (для диалога с пользователем).
В интересах пользователей была пересмотрена общепринятая концепция построения АИС. Это проявилось, прежде всего, в отказе от применения специальных языков программирования, ориентированных на задачи искусственного интеллекта, в пользу традиционных, таких, как Си или Паскаль. При этом направление, связанное с интеграцией различного вида экспертных систем с традиционными пакетами программ самого различного назначения, оказалось наиболее перспективным и плодотворным с точки зрения внедрения. Управление базой данных АИС осуществляется средствами языка FoxPro, что позволяет обеспечивать ввод, корректировку, добавление, а также хранение данных медицинских осмотров (диагнозы обследуемых, результаты лабораторных исследований в динамике). Управляющая программа является основой общей информационной системы, поддерживающей работу и взаимодействие ее составных частей. Это взаимодействие достигалось с помощью соответствующих меню:
- «Картотека»;
- «Аллергологический анамнез»;
- «Диагностика»;
- «Прогноз»;
- «Лечение»;
- «Профилактика».
Особое внимание в АИС уделено интерфейсу, чтобы с его помощью можно было легко и эффективно использовать индивидуальную базу знаний; в этих целях применялись элементы стандарта CUA:
- всплывающие меню и подменю с клавишами выбора:
1) подменю «Картотека» - база данных;
2) подменю «Аллергологический анамнез» -автономная экспертная подсистема ранней диагностики, с помощью которой проводится сбор аллергологического анамнеза и психоэмоциональное тестирование, а также определяется состояние адаптационно-компенсаторных возможностей организма;
3) подменю «Диагностика», представляющее экспертную подсистему, с помощью которой осуществляется постановка диагноза аллергического заболевания с учетом выявленных клини-
ческих симптомов и результатов лабораторных исследований;
4) подменю «Прогноз»; с помощью этой экспертной подсистемы осуществляется динамическое прогнозирование развития аллергического заболевания на основе логических решающих правил.
5) подменю «Лечение», обеспечивающее пользователю доступ к описанию симптомов различных аллергических заболеваний, что позволяет сделать оптимальный выбор индивидуализированного метода лечения.
6) подменю «Профилактика», в котором задействован программный модуль, обеспечивающий обработку лабораторных показателей, полученных при профилактических осмотрах, а также их сравнение с соответствующими показателями практически здоровых лиц, что позволяет давать рекомендации по назначению профилактического лечения.
- закрывающиеся перемещаемые объемные окна с тенью;
- полная поддержка мыши.
Таким образом, разработанная АИС, как многоцелевая динамическая экспертная система, дает возможность автоматизировать выявление ряда важнейших состояний при мониторинге.
Математические и программные модели и методы. Технология решения прикладных задач в АИС базировалась на методах искусственного интеллекта, связанных с БД, в которой сосредоточены знания по изучаемой проблеме. При построении математических моделей процесс развития аллергического заболевания в соответствии с индивидуальными особенностями организма рассматривался как сложная система с иерархической структурой, количество уровней которой определялось общим состоянием гомеостаза обследуемого и количеством интервалов времени наблюдения. В процессе построения операторов сопряжения, с помощью алгоритмов распознавания образов в условиях минимума ошибки прогноза был найден набор информативных показателей, характеризующих состояние адаптации и иммунного гомеостаза у рабочих при развитии у них аллергического заболевания. Что касается статистической обработки и анализа данных, то они были направлены на выявление роли различных факторов риска при развитии аллергических заболеваний кожи:
- образ жизни;
- некоторые генетические и социальные фак-
торы;
- показатели состояния здоровья.
Исходя из концепции, согласно которой здоровье непосредственно обуславливается образом жизни и конституционально-генетической предрасположенностью, в качестве факторов риска рассматривались все собранные показатели, характеризующие образ жизни, социально-демографические показатели, а также результаты лабораторных исследований.
При анализе данных, дополнительно к возможностям использованного пакета программ STATGRAF, нами создавались программы [2], которые позволяли реализовать различные методы диагностики и прогнозирования состояния обследуемых. В процессе исследований использовались как методы балльной диагностики, так и методы диагностики, основанные на оценке информативности изучаемых показателей.
Выделение факторов риска у рабочих фармацевтической фирмы «Здоровье» в рамках сбора данных аллергологического анамнеза явилось основой для разработки анкеты-теста «Количественная оценка степени риска заболевания аллергодерматозами», что было реализовано в АИС в виде программы в блоке ранней диагностики.
В дальнейшем, при выявлении нетрадиционных факторов риска развития АД, в банке данных накапливали следующую информацию:
- стаж работы рабочих;
- точная дата рождения:
1) год рождения по восточному календарю;
2) знак зодиака, соответствующий дате
рождения;
3) тригон, в который входит этот знак зодиака;
- место рождения (город, село);
- группа крови;
- цвет волос;
- тип конституции и темпераменте;
- дерматоглифика;
- занимаемая должность и др.
При разработке АИС в блоке ранней диагностики было введено два режима работы:
- традиционный (систематизация и автоматизация медицинских знаний, а также разработка соответствующих алгоритмов диагностики заболевания на стадии предболезни с использованием логических решающих правил);
- динамический (применение методов анали-
за динамических систем для дифференциации состояний в развитии аллергического заболевания кожи у рабочих).
В процессе постановки диагноза в соответствующей экспертной подсистеме АИС врач оперирует, прежде всего, своими знаниями и применяет различные способы поиска решений, ко -торые базируются как на фундаментальных научных знаниях по медицине, так и на субъективных знаниях, полученных в результате практической работы.
При разработке блока АИС «Профилактика», кроме традиционного клинического подхода к ранней диагностике аллергических заболеваний, был предусмотрен и метод лабораторного обследования рабочих; учитывались такие характеристики функционального состояния организма:
- показатели розеткообразования, характеризующие состояние Т- и 5-систем иммунитета;
- уровень циркулирующих иммунных комплексов;
- активность комплемента крови и слюны;
- уровень иммуноглобулинов А, М, О, Е в крови и слюне и т.д.
Анализ этих исследований [5] позволил выявить неоднородность четырех состояний обследуемых рабочих - по показателям:
- розеткообразования, комплемента, лимфо-цитотоксичности;
- содержанию иммуноглобулинов в крови;
- ЦИК крови и слюны;
- уровню альдолазы и др., -
достоверно отличающихся по своим средним значениям с уровнем надежности а = 0,90 что явилось основой для разработки индивидуального прогноза состояния здоровья. Вероятность ошибки прогноза следующего состояния из предыдущего при использовании предлагаемого нами набора показателей для разных интервалов времени находилась в пределах 0,10-0,25; состояния характеризовались следующим образом:
- первое состояние было характерно для большинства практически здоровых людей (ГР4);
- второе состояние было характерно для тех, кто был подвержен грибковым и другим инфекционным заболеваниям (ГР3);
- третье состояние диагностировали у лиц, имеющих существенные отклонения от нормы функциональных показателей организма, связанные с наличием заболеваний эндокринной и не-
рвной системы, а также желудочно-кишечного тракта и др. (ГР2); следует при этом отметить, что 78 % лиц из этой группы имели на момент обследования в качестве сопутствующей патологии различные грибковые или инфекционные заболевания кожи;
- четвертое состояние было обнаружено у рабочих с клиническими проявлениями АД и у рабочих с резко измененными значениями функциональных показателей (ГР1).
Характеристика информационной базы.
При разработке баз знаний использовались методы представления знаний на базе правил, фреймов и логики. Представление знаний системы выполнено в виде фреймов трех типов:
- для знаний, хранимых в долговременной памяти (характеристика патологических состояний, лечебные назначения, профилактические мероприятия);
- для знаний, заносимых в долговременную память (медицинская автоматизированная карта);
- для знаний, полученных в результате работы системы.
Информационная база содержит семантическую информацию, т.е. имеет структуру тезауруса. Информационное обеспечение позволяет вызывать семантическую и прагматическую информацию по соответствующему запросу.
Разработанная медицинская автоматизированная карта (МАК) для обследования больных соответствует условно-полной модели последних. Принципы и методы создания МАК выполняли с позиций системно-информационного анализа:
- полнота отображения клинической картины;
- семиотичность;
- исключение избыточности информации;
- широкие возможности применения математики и информатики для обработки информации в МАК;
- простота синтеза образа больного;
- контроль состояния иммунной системы больного и его адаптационно-компенсаторных возможностей.
Системно-информационный анализ позволил построить семиотическое обеспечение диагноза аллергических заболеваний кожи. В качестве информационного содержания в АИС была заложена система моделей-эталонов патологических процессов в виде признаков обследуемых, измененных в результате заболевания.
В подсистему дифференциальной диагности-
1-2 (9)' 2006 Дерматовенерология. Косметология. Сексопатология
ки вводились характерные симптомы определенного класса заболеваний, что позволило, с одной стороны, ограничить количество моделей-эталонов за счет сокращения общесемиотических характеристик организма, а с другой, - более широко представить в моделях специфическую
симптоматику этих типов заболеваний (частную семиотику).
Прогноз состояния. Наиболее важной составляющей АИС является экспертная подсистема оценки состояния обследуемых (Рис.1).
Рисунок 1
Работа с этой экспертной подсистемой проводилась по следующей схеме. В медсанчасти предприятия (или в профилактории) на каждого рабочего заводилась медицинская автоматизированная карта (МАК), содержащая:
- паспортно-демографические данные;
- жалобы обследуемого;
- перенесенные в прошлом и сопутствующие в настоящем заболевания;
- результаты клинических, иммунно-биохими-ческих и биофизических исследований и т.д.
У каждого обследуемого собирались данные аллергологического анамнеза; сбор аллерго-логического анамнеза производился с целью:
а) установить возможность наследственной предрасположенности к развитию аллергического заболевания;
б) выявить связь между факторами окружающей среды и развитием аллергологического заболевания;
в) определить предположительно аллерген или группу аллергенов, которые могли бы обусловить развитие аллергического заболевания или возникновение рецидива.
На основе анализа данных аллергологичес-кого анамнеза у обследуемых выявлялись факторы риска и делались выводы [4] об их роли в
развитии аллергического заболевания. Помимо качественной оценки, факторы риска развития кожного аллергического заболевания оценивались количественно. У всех обследуемых исследовался клинический анализ крови и изучался психоэмоциональный статус по тесту Спилберга. По данным клинического анализа крови оценивались адаптационно-компенсаторные возможности организма, а по тесту Спилберга - личностная тревожность. Определение состояния адаптационно-компенсаторных возможностей организма и психоэмоционального теста по Спилбергу позволяли получить информацию, необходимую для проведения мероприятий по коррекции гомеостаза обследуемых и назначения им индивидуализированных курсов лечения. На основании данных иммунологического обследования рабочих оценивали состояние иммунного гомеостаза не только у рабочих с клиническими проявлениями аллергического процесса, но и у рабочих в стадии сенсибилизации (иммунологическая или патохимическая стадия развития) и, таким образом, диагностировали латентную или скрытую форму аллергии.
Общая схема ранней диагностики и прогноза профессионально обусловленных АД представлена следующими блоками:
- определение индекса ранней диагностики по данным аллергологического анамнеза, по степени риска развития аллергоза и по выявленным факторам предрасположенности;
- определение сенсибилизации с помощью специфических иммунологических тестов для выявления латентной формы аллергоза;
- определение стадии развития профессионально обусловленного АД по результатам сравнения индивидуальных иммунологических показателей рабочих в момент их обследования с соответствующими показателями практически здоровых лиц.
Проверку предложенных критериев оценки степени риска развития производственно обусловленных АД в условиях вредного производства по основным и косвенным признакам осуществляли в Институте дерматологии и венерологии АМН Украины; точность оценки составила 91,7 %. В спорных ситуациях прогноз или диагностика производственно обусловленного аллергического заболевания требовали лабораторной проверки. Поэтому индекс ранней диагностики предлагается использовать на этапе первичного скрининга при отборе лиц, подлежащих тестированию лабораторными методами. Учитывая, что те или иные кожные аллергические заболевания регистрируются почти у 45 % лиц среди рабочих химико-фармацевтического производства, использование разработанного нами критерия -индекса ранней диагностики - позволяет примерно в 4 раза снизить количество лабораторных исследований.
Диагностика. Распознавание аллергических дерматозов базируется на тех же методических принципах, что и диагностика других заболеваний. Вместе с тем задачи диагностики АД и применяемые методы исследования при этой патологии имеют некоторые особенности [3]. Эти особенности диагностического процесса АД состоят:
- в установлении аллергической природы заболевания (истинные аллергические реакции -АР и псевдоаллергические реакции - ПАР); как правило, это не трудно решить, зная характерные жалобы больного, данные аллергологиче-ского анамнеза и клиническую картину заболевания; однако в последние годы нередко возникают значительные трудности, связанные с атипичными клиническими проявлениями; кроме того, часто наблюдается сочетанное участие иммунных и неиммунных механизмов в развитии
1-2 (9)' 2006
данного заболевания, в связи с чем возникает необходимость определения генеза развившегося патологического процесса;
- в выявлении конкретного этиологического фактора данного аллергического заболевания, что даёт основание для решения вопроса о назначении соответствующей терапии;
- в установлении сопутствующей патологии (бронхиальная астма, аллергический ринит и т.д.);
- в установлении отягощенной наследственности аллергических заболеваний по восходящей, боковым и нисходящим линиям;
- в проведении специфической диагностики.
С целью упрощения дифференциальной диагностики АР и ПАР на медикаменты в АИС программно реализована дискриминантная функция, обеспечивающая оптимальное разделение этих двух групп больных.
Трудности дифференциальной диагностики возникают не только при отличии АР от ПАР, но и при диагностике лекарственных дерматозов от дерматозов неаллергического генеза и некоторых инфекционных заболеваний, клиническая картина которых может напоминать лекарственные дерматозы. Диагностически важная информация об АР и ПАР в АИС оформлена в базе знаний блока «Диагностика»; таким образом, этот блок позволяет пользователю поставить диагноз и иметь необходимую информацию для назначения индивидуализированного патогенетического лечения. Построение решающего правила в экспертной диагностической подсистеме проводилось методами балльной диагностики, алгоритмами анализа динамических систем, дис-криминантного анализа. Подсистема «Диагностика» обладает достаточной гибкостью, приспособляемостью к новым предметным теоретическим знаниям и практическим навыкам.
Лечение и профилактика. Выявленным при профосмотрах больным с помощью АИС можно предлагать индивидуализированный комплекс терапевтических мероприятий, исходя из данных о патогенетических механизмах заболевания, а также из данных о состоянии их иммунного гомеостаза и адаптационно-компенсаторных возможностей организма. Проведение лечения предусмотрено в два этапа:
- первый этап - выведение больного из острого состояния; при этом патогенетическая терапия строится таким образом, чтобы с помощью медикаментозных и немедикаментозных
средств обеспечить блокирующее воздействие на развитие каждой стадии аллергического процесса;
- второй этап, к которому приступают в стадии ремиссии и сущность которого состоит в назначении специфической гипосенсибилизации и комплекса мероприятий, направленных на изменение реактивности организма больного, а также предупреждение возникновения повторных обострений.
Выбор лечебно-профилактических мероприятий зависит от тяжести заболевания и состояния адаптационно-компенсаторных возможностей больного. Поскольку анализ исследований специфической иммунологической реактивности с помощью традиционных иммунологических тестов показал, что не всегда отмечается четко определяемая корреляционная связь между показателями специфических тестов и степенью тяжести аллергического процесса у больных АД, то для выбора лечебно-профилактических мероприятий с помощью АИС была избрана более чувствительная методика, основанная на оценке результатов анализа развития общих неспецифических адаптационных реакций, таких как тренировка, активация и стресс. Каждая из этих реакций характеризуется определенными фазами развития, морфо-функциональными изменениями в нервной, эндокринной, тимико-лимфати-ческой и других системах организма. Построенная для оценки адаптационных реакций дискри-минантная функция представляет собой линейный обобщенный показатель клинико-лаборатор-ных данных, полученный в результате решения задачи оптимизации вида функции принадлежности (линейная или нелинейная).
Использование выше перечисленных методов и анализ их результатов позволяет проводить лечение и профилактику АД с контролем состояния пациента, т.е. осуществлять управление лечением с корректным выбором лечебно-профилактических мероприятий, а при рецидивирующих формах АД - назначать профилактические курсы гипосенсибилизации. Кроме того, предусмотренное в АИС регулярное проведение профилактических осмотров дает возможность (особенно в условиях профилактория предприятия) выявлять заболевания на ранней стадии развития, выдавать индивидуальные рекомендации по лечению и профилактике.
Заключение и выводы. В результате проведенных исследований были изучены новые
аспекты патогенеза АД, развивающиеся у рабочих, контактирующих по роду своей профессиональной деятельности с лекарственными и химическими средствами. На основе полученных новых данных о механизмах развития аллергического процесса разработанные новые подходы к профилактике и лечению АД у рабочих явились основой для создания АИС по прогнозированию, лечению и профилактике АД. Выполненные исследования позволили:
- разработать метод непараметрической классификации медико-биологических объектов с целью идентификации их состояний и построить нечеткий классификатор в виде функции принадлежности к возможным состояниям;
- выявить факторы риска и факторы генетической предрасположенности к развитию профессионально обусловленных заболеваний химического генеза с помощью алгоритмов экспертного выбора и обнаружения логических закономерностей;
- синтезировать алгоритм поиска динамических закономерностей развития профессионально обусловленных заболеваний в случае признаков разнотипных шкал и разработать метод прогноза возможных состояний рабочих на базе выявленных логических закономерностей;
- построить математические модели «Стаж - Динамический эффект» изменения адаптационных характеристик и предложить методику их использования для прогноза изменения состояния обследуемых;
- разработать алгоритм выбора управляющих воздействий с целью коррекции состояний обследуемых.
Эффективность и экономичность разработанной АИС обусловлена поэтапным подходом, при котором формировались автономные подсистемы, обладающие способностью самостоятельно применяться в практическом здравоохранении.
Разработка АИС имеет большое практическое значение, поскольку весь комплекс профилактических мероприятий позволяет сокращать сроки обследования и лечения больных АД, а также предупреждать развитие у них рецидивов.
Внедрение АИС в работу химико-фармацевтической и химической промышленности позволяет увеличить эффективность диагностических, лечебных и профилактических мероприятий, а также дать значительный экономический эффект за счет сокращения сроков обследования и ле-
чения больных АД среди рабочих химико-фармацевтического и химического производства.
Исследования проблемы АД в таком аспекте в Украине и странах СНГ ко времени разработки АИС не проводились, как впрочем, и сейчас нет информации о создании АИС подобного масштаба с аналогичными целями.
Созданная АИС удовлетворяет стандартным требованиям, предъявляемым к системам подобного рода:
- обеспечивает высокий уровень решения диагностических задач в соответствующей проблемной области;
ЛИТЕРАТУРА
1. Мавров И.И., Солошенко Э.Н., Волкослав-ская В.Н., Чикина Н.А. Автоматизированные информационные системы в дерматологии и венерологии // Вестн. дерматол. и венерол. -2004. - № 2. - С. 18-23.
2. Солошенко Э.Н., Мануйлова А.М., Доиль-ницина Л.П., Чикина Н.А. Прогнозирование заболеваемости лекарственной болезнью // Кибернетика и вычислит. техника. - 1988. -Вып. 78. - С. 49-51.
3. Солошенко Э.Н., Мануйлова А.М., Чикина Н.А., Доильницина Л.П. Математические модели лекарственной болезни: диагностика, прогнозирование, профилактика // Кибернетика и вычислит. техника. - 1993. - Вып.98. -С. 51-55.
- концепции и структуры, характерные для данной медицинской отрасли знаний, соответствуют концепциям, существующим в языке и понятиях неспециалистов;
- поведение АИС при решении поставленной диагностической задачи моделирует поведение грамотного врача, а также его методы поиска решения;
- разработанные программы быстро и относительно просто адаптируются к изменениям совокупности медицинских знаний (т.е. модифицируются при появлении новых или при уточнении старых знаний).
4. Солошенко Э.Н., Чикина Н.А., Спивак А.В. Автоматизированные информационные системы для диагностики профессионально обусловленных аллергодерматозов на стадии предболезни / Компьютер: наука, техника, технология, здоровье: Тез. докл. международн. науч.-техн. конф. «тюгоСАБ-8У8ТБМ'93». -Часть III. - Харьков - Мишкольц: ХПИ - МУ, 1993.- С. 243-245.
5. Чикина Н.А. Идентификация состояний медико-биологических объектов на основе анализа смеси плотностей вероятности // Информационные технологии: наука, техника, технология, образование, здоровье: Тр. между-нар. науч.-техн. конф., Харьков, 1997. - Часть 5. - Харьков - Мишкольц - Магдебург: Харь-ковск. гос. политехн. ун-т - Мишкольц. ун-т
- Магдебург. ун-т, 1997. - С. 357-359.
1-2 (9)' 2006 Дерматовенерология. Косметология. Сексопатология
