Использование факторного анализа в информационных медицинских системах Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Секция «Информационно-экономические системы»

УДК 65.004.9

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА В ИНФОРМАЦИОННЫХ

МЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМАХ

И. С. Коршакевич, О. В. Пашковская*

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-mail: pashkovskaya@sibsau.ru

Рассматривается возможность применения методов факторного анализа в информационных медицинских системах. На этапе построения математико-статистической модели важным является правильный отбор факторов. При проектировании информационных систем в медицине необходима подсистема (модуль) для отбора факторов с использованием пакетов прикладных программ.

Ключевые слова: факторный анализ, математическая модель, информационная система.

APPLICATION OF FACTOR ANALYSIS IN INFORMATION MEDICAL SYSTEMS

I. S. Korshakevich, O. V. Pashkovskaya*

Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: pashkovskaya@sibsau.ru

The possibility of factor analysis methods application in medical information systems is considered. It is important select factors correctly at a stage of mathematical and statistical model creation. In case of designing information systems in medicine the subsystem (module) for factors selection using application program packages is necessary.

Keywords: factor analysis, mathematical model, information system.

В современной медицине широко используют разнообразные статистические методы для анализа данных: множественный регрессионный анализ, дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, дискриминантный анализ и другие. Применяют эти методы, как правило, используя различные пакеты прикладных программ статистического анализа [1]. При этом очень важно правильно поставить задачу, построить математико-статистическую модель и адекватно интерпретировать полученные результаты.

Один из самых важных этапов математико-статистического моделирования является этап построения модели исследуемого явления. Этот этап можно без преувеличения назвать искусством математического моделирования. Формализация реальных задач статистического анализа в различных предметных областях, в том числе и в медицине, требует знаний о разнообразных статистических методах и умения их применить [2].

Статистические данные в медицине часто многомерные, мультиколлинеарные, что приводит к необходимости предварительного анализа перед их использованием в информационных медицинских системах. Факторный анализ объединяет различные методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных с помощью ковариационных или корреляционных матриц, выявляет факторы, отвечающие за наличие связей между наблюдаемыми переменными, объединяет эти факторов в кластеры, выражая большое число рассматриваемых признаков через меньшее число более ёмких внутренних характеристик явления. Факторный анализ позволяет отслеживать стабильность корреляционных связей между отдельными параметрами. Именно корреля-

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2017. Том 2

ционные связи между параметрами, а также между параметрами и общими факторами, содержат основную диагностическую информацию о процессах [3].

Используя опыт проектирования и работы в медицинских информационных системах, предлагается применять методы факторного анализа, как для предварительного анализа информации, так и для анализа информации при формировании отчетов, спроектировав для этих целей подсистему. В такой подсистеме могут рассматриваться и анализироваться зависимости между различными факторами, выделяться только те факторы, которые будут оказывать сильное влияние на явление, а на основании результатов анализа система может выдавать адекватную информацию об окружающих процессах. После этого пользователь сможет принять более взвешенное решение.

При отборе в один фактор объединяются сильно коррелирующие между собой переменные, как следствие происходит перераспределение дисперсии между компонентами и получается максимально простая и наглядная структура факторов. После объединения коррелированность компонент внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с компонентами из других факторов.

Как правило, факторный анализ проводится в несколько этапов. Сначала производится отбор факторов, затем их классификация и систематизация. Далее моделируются взаимосвязи между результативными и факторными показателями. После этого рассчитывается влияние факторов и оценивается роль каждого из них в изменении величины результативного показателя. В итоге производится подсчет резервов прироста результативного показателя для определения возможности практического применения построенной факторной модели [4].

Применение факторного анализа не ограничено физическими особенностями процессов. Факторный анализ является как мощным методом мониторинга процессов, так и применим к проектированию систем самого различного назначения. В медицине факторный анализ используется более 10 лет в различных областях здравоохранения. В настоящее время для проведения статистической обработки данных широко используется различное программное обеспечение. Наиболее популярными являются разработки компаний SAS [5], IBM-SPSS [4], Statistica [1]. Программы позволяют анализировать как результаты проведенного лечения, так и клинические и неклинические факторы, которые могут привести к рецидиву и повторной госпитализации, анализировать эффективность использования ресурсов.

Библиографические ссылки

1. Халафян, А. А. Современные статистические методы медицинских исследований [Текст] : монография I А. А. Халафян. - Москва: Издательство ЛКИ, 2008. - 320 с.

2. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности [Текст] : справ. изд. I С. А. Айвазян [и др] ; под ред. С. А. Айвазяна. - Москва: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

3. Факторный анализ [Электронный ресурс]. URL: http: IIieee.tpu.ruIsystemIfactor.html (дата обращения: 13.43.2017).

4. Наследов, А. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных [Текст] I А. Наследов. - Санкт-Петербург: Питер, 2013. - 416 с.

5. Аналитика SAS в здравоохранении [Электронный ресурс]. URL: https:IIwww.sas.comIru_ruIindustryIhealth-care-providers.html#health (дата обращения: 12.04.2017).

© Коршакевич И. С., Пашковская О. В., 2017