CC BY
3
очередь пронизывает всю организацию на всех иерархических уровнях. Всяческое решение обязано отображаться в бюджетах организации с учётом условий риска. Все возможные издержки с рисков обязаны в водиться в сметы доходов и расходов. Для результативной реализации процедуры бюджетирования имеется два подхода - « Сверху - вниз » и « Снизу-вверх ». На первоначальных стадиях подразумевается бюджетирование « Сверху -вниз » с целью достижения основных стратегических характеристик, а затем вносятся поправки в бюджеты различных уровней. Это способ представляет как отдельный учет рисков, таким образом, и учет системных рисков. Следующий шаг-создание бюджета, в ходе которого так же на основе прогнозируемых величин рисков сформировывается бюджет непредвиденных затрат. После того как разработали и утвердили бюджет, наступает стадия-исполнение бюджетов, контролирование которой, исполняется с помощью анализа отчетов по заработной плате стоимости, который ведется приблизительно один раз в квартал. Таким способом, введение бюджетирования в практику производственной организации даст возможность значительно уменьшить вероятные отрицательные результаты и возможность наступления рискового события.[2]
Использованные источники:
1. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник/Подред.Е.С.Стояновой.6-еизд. М.: Изд-во-Перспектива,2010.656с
2. СтупаковВ. С.,ТокаренкоГ .С. ,Риск-менеджмент:Учеб. пособие. -М.:Финансыистатистика,2005.288
3. Бюджетирование:шагзашагом/Е.Ю.Добровольский,Б.М.Карабанов,П.С.Бо ровковидр. -2-еизд.,доп. -СПб.: Питер,2013. -478с.
Моторин В.Н., доктор технических наук
научный руководитель Мананков А.Ю. ведущий научный сотрудник, разработчик автоматизированной системы ООО «Торнадо Технолоджис» Россия, г. Москва
К ВОПРОСУ О ПОСТРОЕНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ГЛЮКОЗЫ В КРОВИ ЧЕЛОВЕКА ПО ЕГО ГОЛОСУ
В статье рассматривается создание автоматизированной компьютерной системы, позволяющей измерять содержание глюкозы в крови методом анализа спектра быстрого преобразования Фурье голоса человека. В перспективе, описанный метод может быть использован для контроля и других биохимических и физиологических параметров организма человека.
Неинвазивный глюкометр, диабет, акустический резонанс, голос человека, коэффициент релаксации, спектр Фурье
Введение
Известно, что многие научные открытия были сделаны благодаря его величеству случаю. К таким «случайностям» можно отнести и способ измерения содержания глюкозы в крови человека по его голосу - косвенный метод без забора крови.
В способе было определено масштабное соответствие частотных и амплитудных параметров на графике Фурье-спектр голоса человека от содержания глюкозы в его крови (ммоль/литр) как к х (1/1000)128. Открытие не позволяло преодолеть сложившийся стереотип - невозможность решения такой задачи, как считалось, из-за увеличения погрешности измерений, зависящих от вероятностных биохимических процессов. С целью научного доказательства возможности повышения точности неинвазивных измерений, в рассматриваемых процессах, необходимо было провести более глубокое биофизическое исследование механизма образования голоса человека, как в теоретическом, так и в экспериментальном плане. Кроме того, следовало выявить общие параметры и различия в работе органов голосового аппарата у разных пациентов и ввести эти параметры в алгоритм компьютерной программы для определения содержания глюкозы в крови по их голосам. Научный подход к постановке задачи в рассматриваемой работе, можно сформулировать следующим образом: «определить изменяющиеся параметры биохимических процессов в организме человека, путём анализа изменяющихся параметров его физиологических процессов».
Волновые процессы в голосовом аппарате человека
Существуют две теории образования голоса человека. Согласно первой (аэродинамической) теории, голос образуется в результате поперечных волновых колебаний голосовых складок под воздействие воздушной струи во время выдоха. Решающая роль в этом принадлежит мышцам, участвующим в фазе выдоха и мышцам гортани, которые сближают голосовые связки и этим оказывают сопротивление давлению воздушной струи. Настройка работы мышц происходит рефлекторно при раздражении воздухом слизистой оболочки гортани. По другой теории нейрохроноксической, колебания голосовых складок происходит не пассивно, а представляет собой активные движения голосовых мышц под управлением электрических команд головного мозга, передаваемых нервной системой. Высота извлекаемого звука (частота колебаний голосовых связок), согласно данной теории, зависит от способности нервов передавать управляющие импульсы голосовым мышцам и далее к их исполнению голосовыми складками.
128 См. ТМ №4, 2015; «Ни капли крови диабету!»
По сути, обе теории отличаются между собой тем, что согласно первой теории, звуковые колебания образуются, когда выдыхаемый воздух колеблет голосовые связки, а второй - когда голосовые складки (связки) колеблют выдыхаемый воздух. В целом, такой процесс можно рассматривать как трёхуровневую систему управления движениями мышц голосового аппарата, где первый уровень задаёт координаты расположения цели и запускает само движение, второй уровень определяет задания для отдельных голосовых органов, а третий уровень осуществляет само движение и определяет усилие мышц конкретного голосового механизма. Все элементы этой многочленной биомеханической структуры должны работать одновременно и во взаимосвязи друг с другом.
Голосовые складки и их мышцы образуют единую систему и обладают уникальными физическими свойствами, такими как высокая гибкость и эластичность складок, что позволяет им совершать движения в трёх плоскостях одновременно. Сами же мышцы, состоящие из волокон в форме растянутой спирали, способны совершать продольные, поперечные и угловые волновые механические колебания со скоростью от 50 до 1500 колебаний в секунду (1/10 от общего диапазона голосовых частот), как всей массой и всей своей площадью, так и их любыми частями, что также характерно и для складок. Поскольку складки постоянно изменяют площадь проходного канала столба воздуха из лёгких, их частотные колебания также постоянно изменяются, что и создаёт условия для образования звуков человеческой речи. Конечным результатом в этом цикле колебаний является взаимодействие складок с мышцами дыхания, которые в данном процессе становятся главным энергетическим фактором, обеспечивающим открытие и закрытие голосовой щели под действием давления потока воздуха и упругости самих складок. Самое интересное в рассматриваемых процессах заключается в том, что поперечно-продольные механические колебания голосовых складок и их мышц, практически не создают звука. И здесь возникают три вопроса. Где сахар? Как искать? Как измерить его количество в крови человека? Чтобы ответить на эти вопросы, нам необходимо рассмотреть очень важный физический процесс в образование звуков человеческой речи.
Его «Королевское Величество» Резонанс
Представим себе, что резонанс исчез как физическое явление. Это будет вселенская катастрофа: замолкнут все радиоприемники, телевизоры и, что самое главное, люди лишатся речи и понимания друг друга, так как образование речи и пения связано с резонансом звуковых волн в речевых органах человека. Резонанс (от лат. ^опо «откликаюсь») - это физическое явление возникновения и усиления колебаний упругого тела под воздействием возбуждающей эти колебания внешней силы, частота воздействия которой совпадает с собственной (резонансной) частотой в поисковом диапазоне или на любой части данного тела. Так, например,
собственной частотой стандартного музыкального камертона принято считать 435 Гц и, если поднести его к другому камертону с той же собственной частотой, то второй камертон также зазвучит благодаря свойству избирательности и чувствительности, то есть, способности принимать слабые колебания на своей частоте.
Для слухового аппарата человека диапазон колебаний слышимости находится в пределах от 16 до 20000 Гц. Резонансные частоты внутренних органов человека: головы - 20-30 Гц; желудка - 2-3 Гц, почек - 6-8 Гц. Простейшие случаи звукового резонанса могут усиливать звук на 30-40 дБ. Основным резонатором при образовании звуков человеческой речи является глотка. Эта полость весьма подвижна, изменчива по форме и объёму. Её энергетическая функция состоит в прямом усилении звука без дополнительных затрат энергии.
В задаче определения сахара в крови по голосу человека, резонанс служит индикатором свойств, присущих голосовому аппарату, что позволяет выявлять даже очень слабые колебания силы звука на частотах в заданных или поисковых диапазонах. На свойстве резонанса основаны общие методы исследования свойств биологической ткани живого организма. Резонансным методом можно выявить многие характеристики биологической ткани, например, содержание сахара, алкоголя, никотина и других активных химических веществ в крови.
Работа голосового аппарата при сахарном диабете
Глюкоза оказывает своё воздействие на голос и, следовательно, может быть косвенно измерена там, где её концентрация наиболее выражена циркуляцией крови в биологической ткани, а именно, в мышцах голосового аппарата. Косвенные измерения можно осуществить тестированием характеристик голоса человека и получать тождественные числовые параметры его голоса [1].
На основе статистического анализа было выявлено, что с увеличением уровня глюкозы в крови человека пропорционально увеличивается коэффициент упругости мышц голосовых складок и падает их эластичность. Указанная зависимость позволяет определять уровень глюкозы в крови по изменениям биофизических характеристик мышц в системе частотных колебаний голосового аппарата «мышцы-складки».
На Рис.1 представлена схема взаимосвязи волновых процессов в органах голосового аппарата в условиях звукового резонанса. Также показана компьютерная система расчёта содержания глюкозы в его крови.
Рис 1. Схема образования голоса человека
Электрические импульсы в виде сигнала из головного мозга возбуждают частотные колебания мышц голосовых складок. Под их воздействием в мышцах возникают продольно-поперечные механические (не голосовые) колебания на собственной частоте в Гц. Лепестки голосовых складок постоянно находятся в состоянии поперечных механических вибраций - «колыханий». Такие колебания, в данной системе, представляют собой внешний источник частот в Гц.
Эти две части голосового аппарата: голосовые связки и мышцы при колебаниях резонируют между собой, как резонируют два камертона с кратными по фазе собственными частотами. При этом создаётся общий механический (не звуковой) резонанс, частота которого есть собственная частота системы «голосовые складки-мышцы». В этой системе они, взаимно синхронизируя по фазе колебаний, выполняют роль масштабируемой звуковой параметрической матрицы и являются базой для построения акустических колебаний в голосовом аппарате в целом. Непосредственно процесс образования звука голоса происходит при взаимодействии колебаний на частотах внешнего источника потока воздуха из легких с колебаниями на собственной резонансной частоте всей системы (механический резонанс), в результате чего возникает звук с коэффициентом усиления в 1000 раз (КГц) за счёт возникновения уже акустического резонанса.
Процесс усиления голосового звучания человека можно выразить математически, применяя фундаментальные энергетические законы физики
и, в частности, акустики. В общем виде это представляет собой решение граничной задачи Коши для колебаний мускулов - связок. Решение показывает, что интенсивность колебаний мускулов связана с частотой звуковых колебаний соотношением:
J(1/c) = Aa2юЛ3 (1), где: A (м) - амплитуда колебаний мускулов, а (с\м/с) = (Е/р1)1/2 -скорость колебаний мускулов, Е (дж/м3) - модуль Юнга мускулов, р1 (кг/м3) - плотность мускулов, ! (м) - длина мускулов - связок.
Из закона сохранения энергии имеем соотношение энергии колебаний мускулов - связок и энергии звуковой волны:
а = Сзв(р2/р1) 1/2 (2), где р2 (кг/м3) - плотность воздуха, Сзв (м/с) - скорость звука в воздухе. Если предположить, что при превышении глюкозы в крови человека, модуль Юнга в мускулах изменяется, то частота колебания, определяемая известным выражением, равна:
w = лаЛ = пСзв(р2/ р1) (3) для частот звукового диапазона речи человека от 64 до 1300 Гц. При определении максимальной интенсивности звуковых колебаний в спектре голоса человека в заданных частотах, было экспериментально получено, что скорость колебания мускулов связок, в соответствии с формулой (1), изменяется в зависимости от изменения концентрации глюкоза в крови по линейному закону:
а = 3^ (4) где C = (ммоль/л) - уровень глюкозы в крови
Подставляя выражение (4) в (2), а потом в (3), получаем коэффициент эквивалентности между частотой звуковых колебаний и уровнем глюкозы как:
C = ю х10.-3 (5)
Соответствие расчётного параметра содержания глюкозы в крови с масштабом акустического частотного спектра голоса человека (1000 к 1) доказывает, что открытие имеет научное обоснование и подтверждается результатом - созданием компьютерной системы измерения глюкозы в крови человека по его голосу, т.е. не инвазивным методом (Рис.3).
Ещё одной составляющей доказательной научной базой, лежащей в основе данного проекта, можно считать соответствие биофизических процессов и автокорреляционной функции (см. [1]).
Расширенные физиологические представления о теории образования голоса, дают нам возможность измерять изменения и других биохимических параметров организма человека: не только концентрацию глюкозы, но и, например, содержание алкоголя, холестерина, никотина и других химических веществ в крови, омывающей мускулы голосовых складок.
Модель масштабируемой матрицы голосовой системы человека, обладающей собственной частотой механического резонанса, позволяет
расширить нейрохроноксическую теорию голосообразования, а более глубокое физическое понимание коэффициента масштабирования частотного спектра, позволяет повысить точность измерений, в частности, содержания глюкозы в крови человека.
Нить Ариадны
Если мы имеем дело с вероятностными биохимическими процессами, то и методы их решений должны основываться на известных подходах теории вероятности, таких как:
- создание расширенной базы экспериментальных данных для выявления скрытых биомеханических закономерностей в исследуемых процессах;
- рассмотрение протекающих явлений с различных биофизических точек зрения их влияния на работу механизмов образования голоса человека;
- применение математического метода сходимости по числам средних величин;
- соответствие математической модели расчёта её фазовой физической модели и акустическим процессам в системе;
- соответствие голосового графика Фурье-спектра графическому представлению принятой физической модели голоса человека;
- тождественное соответствие акустических параметров Фурье-спектра голоса человека параметрам механических частотных колебаний автокорреляционной функции.
В нашем случае, для определения концентрации глюкозы в крови по голосу человека, необходимо рассматривать релаксационные процессы, происходящие при наиболее продолжительной по времени фазе голосообразования, по отношению к другим фазам [1].
Используемая для определения содержания глюкозы в крови пара Jn(юn) должна удовлетворять условию: Jn ^ Jср и юп ^ юср, т.е. интервалы между Jn и Jср, а также между юп и юср должны быть минимальными из найденных пар Jn(юn) - правило соответствия Jn(юn).
Анализ Фурье-спектра голоса человека, на примере Рис.2, с соблюдением выше перечисленных условий, предоставляет достаточно точные числовые значения по частоте и интенсивности для дальнейшего расчёта содержания сахара в крови с погрешностью измерений менее 10%.
Особенности голосового спектра Фурье для определения концентрации сахара в крови
Дискретное преобразование Фурье даёт нам спектр в виде графика, построенного из рассчитанных точек в количестве кратном степени 2: 128; 256; 512; 1024 и так далее. В нём каждое значение амплитуды отстоит от соседней на равный частотный промежуток. Чем меньше этот промежуток (больше точек), тем точнее частотное разрешение. Однако, в данной задаче, увеличение количества точек дискретизации приводит к усилению роли
согласных звуков на частотном спектре, характерном для разговорной речи, где амплитуды согласных звуков накладывается на амплитуды гласных и ухудшают точность параметров измерений. Для принятой задачи желательно проводить анализ спектра Фурье тестовых речевых фраз с преобладанием, так называемых, гласных звуков - голосовых формант, позволяющих определить (опытным путём или математически) коэффициенты релаксации - время запаздывания в передачи информации в (искомой) одной из звеньев физической модели. В общем виде мы получаем Фурье-спектр голоса в виде графика с заданным количеством точек, соответствующим координатам интенсивность-частота, числовые данные пиков интенсивности которых, на заданных частотных интервалах спектра, вынесены в отдельную таблицу (Рис.2).
Искомое значение (С) - содержания сахара в крови, находится по графику дискретного преобразования Фурье на оси абсцисс (ю) в масштабе С = к (ю х 10-3 (ммоль/л) и выражается в виде функции:
С= f (ю; 1ю).
Числовые значение (С) можно определять одним из двух методов: по интенсивности или по частоте [1].
Для проведения расчёта по частотам, график спектра по шкале абсцисс в (Гц) разделяют на частотные диапазоны в масштабе, соответствующему размерности содержанию глюкозы в крови С (ммоль/л) у человека как: [юг, юз] ^ (2,6 - 5) ммоль/л; [юз, ю4] ^ (5-7) ммоль /л; [ю4, ю5] ^ (7-10) ммоль /л; [ю5, ю6] ^ (10-15) ммоль /л; [ю6, ю7] ^ (15-20) ммоль /л; [ю7, юв] ^ (20-25) ммоль /л; [ю8, юэ] ^ (25-30) ммоль /л.
Количество содержания глюкозы в крови по интенсивности находят на рабочей полосе интенсивности Фурье-спектра, при условии соответствия рабочего диапазона интенсивности в (дБ) найденному частотному рабочему диапазону в (Гц) (Рис.2).
У голосового аппарата любого человека имеется, так называемая, основная резонансная частота колебаний (тембр) - X. Её значения колеблются от 4 до 8 (КГц) и определяются по формуле:
X = У/кЬ, где
V - скорость звука в воздухе (м/с), Ь - длина анатомического резонатора (м), к - коэффициент типа голоса.
Из теории вероятностных процессов известно, что характеристики голоса человека изменяются в окрестности их средних величин. При ошибочном выборе количества точек построения спектра Фурье, происходит размытие на фоне шума амплитудно-частотных параметров пиков на
спектре. В результате осложняется числовое прогнозирование состояние голосового аппарата в целом.
К выше сказанному можно добавить, что неоптимальный выбор количества точек дискретизации, также приводит к неверным числовым показаниям характеристик голоса, из-за их стремления к числовому значению X, которое у каждого человека - есть индивидуальная константа, данная ему при рождении, как цвет глаз. По тембру голоса мы можем идентифицировать личность человека, но к определению изменяющихся биохимических характеристик крови эти параметры практического применения не имеют.
Компьютерная программа
Компьютерная программа состоит из двух независимых алгоритмов, «сшитых» между собой. Выходные данные первого алгоритма - Фурье спектр: ю (частота) и J (интенсивность) голоса человека, являются исходными параметрами для второго алгоритма. Сначала звуковые колебания голоса человека переводятся в аналитическое выражение функции от времени Д^), которое с помощью преобразователя Фурье преобразуют в функцию J(ю) - голосовой спектр, например, состоящий из 256 точек. Далее, с учётом рассмотренных выше условий работы голосового аппарата, в спектре выделяют заданные частотные диапазоны, для которых определяются частоты и значения максимумов интенсивности J(ю) (Рис. 2).
Второй алгоритм, методом сходимости средних числовых величин, с учетом перечисленных выше условий соответствий, обрабатывает данные полученной первой частью компьютерной программы и рассчитывает содержание глюкозы в рабочем частотном диапазоне. С этого момента и начинается применение теории вероятности в решении данной задачи, когда необходимо обеспечить преобразование исходных данных в искомый результат.
Сравнение полученных результатов содержания глюкозы в крови по голосу с параметрами тестирования их прямых измерений, даёт понимание причин и следствий при выборе математического метода расчёта. Знание же биофизических процессов, позволяет путём манипуляции исходными числами (известный математический приём) привести их «подгонкой» к искомому числу. Статистический анализ накопленного объёма данных (записей голоса и соответствующего им значения сахара в крови), предоставляет возможность эмпирически находить скрытые закономерности предложенного метода обработки данных голоса человека и, в целом, свести второй алгоритм к алгебраическим вычислениям. Он проиллюстрирован в виде графика и таблицы исходных данных J(ю) для заданных диапазонов (Рис.2).
«- 0 ■ CI
Рис. 2. Расчётный график и таблица данных записи функций для определения сахара в крови как: С = f (ю, Jю) [1].
Определение содержание глюкозы в крови по частоте
Анализ осуществляется математическими методами теории вероятности. В расчёте учитываются представленные в статье рекомендации и их последовательность в определении соответствий характеристик голоса человека. Задано: Фурье-спектр голоса человека в виде графика и таблица его голосовых расчётных параметров для частотных диапазонов (Рис. 2). Для контроля полученных результатов указан сахар С = 4,4 ммоль/л, измеренный у пациента бытовым инвазивным прибором Асси-Chek Active. Показания ю2 и J2 взяты из графика и равны 2,6 КГц и -25,2 дБ соответственно.
1. По таблице исходных данных вычисляют средние значения юср.
и Jcp.
2. По разнице средних чисел с числами из таблицы, находят минимальные разности табличных значений от средних: Аю4; AJ3.
3. По минимальным числам разностей определяют, что юср. ^ ю4, а Jcp. ^ J3, которые не соответствуют друг другу по своим номерам из таблицы данных. Исходя из общих представлений, что есть функция ю (в данном случае она является определяющей) и аргумент J; вторично вычисляют среднее значение юср2 без учёта ю6, ю5 и повторяют поиск по пунктам 2 и 3.
4. По минимальному значению А2ю3 находят, что юср2 ^ ю3, где ю3 - есть частота, которая удовлетворяет правилу соответствия: ю3 ^ J3.
5. Искомый сахар в крови определяют на любом из частотных диапазонов (указаны выше) по числам их релаксационных коэффициентов, каждый из которых имеет свою формулу расчёта содержания глюкозы в
крови, соответствующему найденному рабочему диапазону. Так, например, возьмём за критерий оценки коэффициент релаксации равный X! из 9 значений Ft, которые определены экспериментально. В данном случае имеем, что Д2ю3 > Х1 и формула расчёта глюкозы в крови принимает вид: С1 = (ю2 + юср2 + ю3)/3 = 4,37 ммоль/л с погрешностью измерения 0,7%.
Определение содержание глюкозы в крови по интенсивности [ 1 ]
Для рассматриваемой задачи данный метод является поверочным и служит лишь для того, чтобы подтвердить правильность выбора формулы математического решения по частоте, а также повысить точность измерений путём использования дополнительного параметра С2. Проведём поверочный расчёт по Рис.2. Так как Jcp. ^ 13, то ширину рабочей полосы (выделена на рисунке цветом) находим по табличному параметру 13 (верхняя линия) и 13+2 (нижняя линия), где её диапазон по I = (28-30) дБ. Так как точка 1 является резонирующей - максимальный пик в найденном диапазоне I, то по ней также можно определить С2, если опустить перпендикуляр из точки 3 на ось абсцисс (С, ммоль/л) и снять показания сахара С2 = 4,3 ммоль/л. Погрешность измерений, в данном случае, оказалась равна 2%. В результате получаем, что погрешность при измерении сахара в крови человека по его голосу, рассмотренными в статье способами, не уступает по точности прямому измерению сахара в крови, т.е. инвазивному способу - с забором крови.
В статье [1] обоснована роль процессов релаксации в определении сахара в крови человека по его голосу. Проведённый анализ математических решений статистической базы данных, состоящей из более чем 7 тысяч графиков Фурье-спектра голосов различных людей, позволил найти математический метод определения коэффициентов релаксации, что кардинально изменило формулы практического расчёта сахара в крови и повысило точность измерений до 98% (без учёта погрешности прибора прямого измерения).
На Рис. 3 представлен смартфон, где система определения концентрации сахара в крови может быть реализована:
- как локальное мобильное приложение с функцией записи и анализа голоса и вывода результатов пользователю;
- как автоматизированную компьютерную система «клиент-сервер». В статье [1] представлена «Распределённая система измерения содержания глюкозы в крови пациента», в которой дано описание шести вариантов взаимодействия клиента и сервера. Любой из вариантов обеспечивает достаточную точность измерения, однако для варианта 1 (передача непосредственно голоса на сервер) необходима качественная голосовая связь между телефоном и сервером.
Рис.3 Мобильный телефон с программным приложением по
определению содержание глюкозы в крови человека по его голосу
Заключение
Проведённый анализ и полученные результаты, выразившиеся в высокой точности измерения искомой биохимической характеристики сахара в крови, позволяют сделать вывод, что рассмотренные процессы не носят вероятностный характер, а являются проявлением закономерностей влияния биохимических параметров на механизм образования голоса человека, и, тем самым, делают возможным расширить применение метода в других областях практической медицины.
При измерении содержания глюкозы в крови человека по его голосу, показанным выше методом, основным фактором, определяющим точность расчётов - являются коэффициенты релаксационных процессов, которые могут быть автоматически вычислены для голоса любого человека. Метод применим и для нахождения других биохимических параметров, например, содержания в крови холестерина, алкоголя и других химических веществ.
Доступная, дешёвая и безопасная (без забора крови) система контроля содержания сахара в крови, позволит существенно повысить выявляемость больных диабетом, а диабетикам - обеспечит снижение риска развития осложнений. Разработчики проекта уверены, что создание такой компьютерной автоматизированной системы, в целом, сохранит здоровье и увеличит продолжительность жизни миллионам людей.
Разработка запатентована как компьютерный автоматизированный метод расчёта; способ и промышленная модель; блок - схема рабочего алгоритма.
Использованные источники: [1] - журнал «Техника молодёжи» №04 за 2015, статья: «Ни капли крови диабету!»
