CC BY
21
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 14-22
УДК: 510.635; 001.8 DOI:10.12737/21743
МЕТОДОЛОГИЯ МНОГОФАКТОРНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ЗДОРОВЬЯ НАСЕЛЕНИЯ
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГЕБРАИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ КОНСТРУКТИВНОЙ ЛОГИКИ
К.Ю. КИТАНИНА
Тульский государственный университет, пр-т Ленина, 92, Тула, 300028, Россия
Аннотация. Методология многофакторного исследования предусматривает правильный выбор средств и методов анализа, что играет решающую роль в успехе и определяет наилучший результат. Предлагаемая методология многофакторного исследования здоровья населения предполагает использование алгебраической модели конструктивной логики и по этой причине должна учитывать особенности этого математического аппарата. Она предусматривает накопление данных, их верификацию, предварительный анализ, выбор цели исследования, оценку размерности массива данных, оптимизацию данных и последующее использование алгебраической модели конструктивной логики. Для накопления данных рекомендуются использовать мониторинг на основе регистра по проблемному направлению здравоохранения или сплошное наблюдение ограниченного объема. Возможно использование региональной медицинской информационной системы. Верификация данных предполагает тестирование с выявлением ошибок ввода, аналитическое тестирование и контроль причинно-следственных связей при необходимости. Выбор цели исследования предусматривает использование одного из факторов в качестве цели с разбивной значений этого фактора на целевые уровни и установки порядка чередования дискретных значений анализируемых факторов. Если целевого фактора нет, то рекомендуется использовать метод обобщенной оценки, способ сравнения произведения долевых значений факторов с пороговым значением или использования функционала. Оценка размерности массива данных предполагает выбор факторов, характерных для решаемой задачи, оценку независимости и правильности выбора фактора, необходимость дискретизации значений факторов и оценку достаточности числа записей. Оптимизация данных предусматривает решение проблемы противоречивости данных. Использование алгебраической модели конструктивной логики заключается в анализе факторов, выявлении наиболее характерных отличий, оценке правильности выбора факторов, оценке достаточности объема сплошного наблюдения, оценке ограничений в выборе лечения, построении экспертной системы.
Каждый аспект предлагаемой методологии подтвержден опубликованными исследованиями.
Использование предлагаемой методологии позволяет решить проблему качества многофакторных исследований с использованием алгебраической модели конструктивной логики.
Ключевые слова: методология, многофакторные исследования, анализ, математическая модель.
MULTIFACTOR RESEARCH METHODOLOGY OF PUBLIC HEALTH USING THE ALGEBRAIC MODEL OF CONSTRUCTIVE LOGIC
K.YU. KITANINA
Tula State University, Lenin av. 92, Tula, 300028, Russia
Abstract. Multifactor research methodology provides the correct choice of means and methods of analysis that plays a crucial role in the success and determines the best result. The proposed multifactor research methodology of public health involves the use of algebraic model of constructive logic and should take into account the peculiarities of the mathematical apparatus. It provides for the accumulation of data, their verification, the preliminary analysis, the choice of the research objectives, the evaluation dimension array of data, data optimization and subsequent use of the algebraic model of constructive logic. To storage of data, it is
14
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 14-22
recommended to use a monitoring based on register of problematic health direction or continuous monitoring of limited scope, as well as the use of regional health information system. Data verification involves testing, identifying typing errors, analytical testing and monitoring of causality, if necessary. Targeting research involves the use of a factor as an objective breakdown of values of this factor on targets and set the order of alternation of discrete values of the analyzed factors. If there is no target factor, it is recommended to use the generalized method of assessment and the method of comparing the values of equity factors with a threshold value or use of functionality. Evaluation of dimensional data array involves selection factors that are specific for the problem, to assess the independence and accuracy of selection factors, the need for sampling values of factors and evaluation of the adequacy of the number of entries. Data optimization provides a solution to the problem of data inconsistency. Using algebraic model of constructive logic is to analyze factors, to identify the most characteristic differences, to assess the correctness of the choice of factors, to evaluate the adequacy of the continuous monitoring of volume, to assess of restrictions in the choice of treatment and the construction of an expert system. Every aspect of the proposed methodology is confirmed by published studies.
Using the proposed methodology solves the quality problem of multifactor studies using algebraic model of constructive logic.
Key words: methodology, multifactor research, analysis, mathematical model.
Введение. В многофакторном исследовании здоровья населения методология играет решающую роль в успехе. В связи с этим правильный выбор средств и методов многофакторного исследования будет определять наилучший результат.
Среди различных математических аппаратов многофакторного анализа обращает на себя внимание алгебраическая модель конструктивной логики (АМКЛ), которая хорошо себя зарекомендовала в аналитических исследованиях в медицине и биологии [1,3-9,11,1318,24].
Исходные данные, необходимые для построения такой математической модели, размещаются в таблице. Каждая строка в этой таблице рассматривается как случай, в котором занесены значения факторов (в факторных столбцах) и результат их воздействия (в целевом столбце).
Результирующая математическая модель представлена набором результирующих составляющих в виде факторов с указанием пределов определения, объединенных знаком конъюнкции (указывающим на совместное воздействие). Каждая результирующая составляющая характеризуется мощностью, являющейся сутью числа строк в таблице, которые соответствуют указанным пределам определения факторов при их совместном действии.
Цель исследования - разработка ракурса исследования, обеспечивающего наилучший результат. Для достижения этой цели важно
правильно определить цели, средства и методы исследования.
Объект разработки. Предлагаемая методология многофакторного исследования здоровья населения предполагает использование АМКЛ и по этой причине должна учитывать особенности этого математического аппарата [8,9,15-18,24].
АМКЛ как аналитический инструмент позволяет выполнять сложные аналитические расчеты и строить на ее основе экспертные системы [6,7,13,14]. В основе АМКЛ положена логика предикатов, что принципиально отличает этот математический аппарат от нейронных сетей. Использование АМКЛ нельзя рассматривать как альтернативу к использованию других методов многофакторного анализа. Наилучшим является результат анализа, подтвержденный принципиально разными методами. Сравнительные аналитические расчеты с нейросетевыми алгоритмами показали совпадение по основополагающим составляющим результата. Тем не менее, АМКЛ позволяет также выявлять наиболее характерные отличия, оценивать ограничения в выборе лечения и правильность выбора факторов, что является важным в аналитических исследованиях в медицине [6].
На рис. 1 представлены цели, методы и средства методологии многофакторного исследования с использованием АМКЛ, каждый аспект которого подтвержден опубликованными исследованиями:
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ - 2016 - Т. 23, № 3 - С. 14-22 JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 14-22
- накопление данных для аналитических исследований [4,12,19,21];
- верификация данных [4,19,21,22];
- предварительный анализ [2,20];
- выбор цели исследования [4,5];
- оценка размерности массива данных
[4,11];
- оптимизация данных [3];
- использование АМКЛ [4,7-9,13-18].
Накопление
данных
1
Верификация
данных
_г
Предваритель-
ный анализ
1
Выбор цели
исследования
i
Оценка размер-
данных
I
Оптимизация
данных
Использование
АМКЛ
Рис. 1. Цели, методы и средства методологии многофакторного исследования с использованием АМКЛ
Накопление данных для многофакторного анализа (рис. 2) требует сплошного наблюдения в виде:
- мониторинга по проблемному направлению здравоохранения, примером которого может служить региональный регистр смертности [10,12,19,21];
- наблюдения с ограниченным объемом, достаточным для проведения аналитических исследований [11];
- массива из региональной медицинской информационной системы.
Накопление данных
Мониторинг на основе регистра
Сплошное наблюдение ограниченного объема
Региональная медицинская i информационная система
Рис. 2. Накопление данных для аналитических исследований
С накоплением информации тесно связан процесс верификации данных (рис. 3), предусматривающий:
- тестирование с выявлением ошибок ввода [19,21];
- аналитическое тестирование, с выявлением часто встречающихся ситуаций [22];
- контроль причинно-следственных связей (например, при кодировании множественных причин смерти) [19,21].
Верификация данных
Тестирование с выявлением ошибок ввода
Аналитическое тестирование
Контроль причинно-следственных связен
Рис. 3. Верификация данных
Имея верифицированные данные можно приступать к предварительному анализу, позволяющему оценить проблемную ситуацию, уточнить задачи и цель исследований [2, 4, 20]. В отдельных случаях после проведения предварительного анализа может возникнуть необходимость к этапу накопления информации для уточнений факторов и числа целевых и нецелевых случаев.
10ШМАЬ ОБ ШШ МБЭТСАЬ ТБСНМОШСТББ - 2016 - V. 23, № 3 - Р. 14-22
Рис. 4. Выбор цели исследования
Рис. 5. Оценка размерности анализируемого массива данных
В выборе цели исследования (рис. 4) могут быть два варианта [4,5,11]:
1. В качестве цели выбирается один из факторов. При необходимости значения выбранного фактора разбиваются на 2 или более целевых уровней. Чем больше целевых
уровней, тем больше необходимо иметь записей [4].
2. Цель в явном виде не задана. В этом случае необходимо выбрать один из способов:
- способ обобщенной оценки [11];
- способ сравнения произведения долевых значений факторов с пороговым значением [5];
- использовать функционал (математическое выражение в виде сложных логических рассуждений и/или вычислений).
Оценка размерности анализируемого массива данных предусматривает выбор необходимого числа факторов и числа записей (рис. 5). Для этого необходимо выбирать характерные и независимые для решаемой задачи факторы, оценить правильность их выбора и необходимость в дискретизации их значений [4]. Кроме того, целесообразно оценить достаточность числа записей [11]. На рис. 5 показаны способы выбора и оценки.
В отдельных случаях может возникнуть необходимость возврата к этапу накопления данных.
Оценивая размерность массива данных необходимо помнить [4]:
- чем больше факторов, тем больше должен быть массив данных;
- чем больше значений у фактора, тем больше должен быть массив данных;
- излишнее уменьшение числа факторов может увеличить число противоречий (когда цель достигается и не достигается с одинаковыми значениями анализируемых факторов).
Важным аспектом подготовки данных для анализа является исключение противоречивых случаев (рис. 6) [3]. Таблица исходных данных не должна содержать противоречий (когда цель достигается и не достигается при одних и тех же значениях факторов). С этой целью в компьютерной программе предусмотрено исключение тех целевых строк, которые совпадают с нецелевыми строками [18,24]. Однако это не всегда является приемлемым в случаях большого числа совпадающих целевых строк и единичного
10ШМАЬ ОБ ШШ МБЭТСАБ ТБСНМОБОСТББ - 2016 - V. 23, № 3 - Р. 14-22
числа нецелевых строк или наоборот, поскольку исключается большое число случаев из-за единичных нецелевых строк или единичных целевых строк. Эти противоречия возникают, прежде всего, из-за вероятностного характера случаев, что хорошо просматривается в мониторинге смертности населения.
Существует три способа оптимального исключения противоречивых исходных данных основанных на превышении кратности частот совпадающих целевых и нецелевых случаях и на оценки доверительных интервалов [3]. Применение этих способов оптимального исключения противоречивых исходных данных является необходимостью, которая не только улучшает математическую модель, но и в ряде случаев является единственным способом выполнить многофакторный анализ [3].
Оптимизация данный
Отбор противоречивых
случаев
Автоматически по платности превышения
Автоматически по доверительным интервалам
Вручную ОоСДе предварительного просмотра
Рис. 6. Оптимизация данных путем исключения противоречивых случаев
Использование АМКЛ позволяет строить математическую модель с использованием двух алгоритмов:
1. Классического варианта, который целесообразно применять в аналитических исследованиях при высокой достоверности данных или весьма большом числе записей, что характерно для регистров по проблемным направлениям здравоохранения [9,24].
2. Модернизированного варианта для выполнения аналитических исследований при ограниченном (но достаточном) объеме данных [8,18]. В этом случае можно воспользо-
ваться способом накопления данных с промежуточным контролем [11].
После построения математической модели необходимо выделить главные результирующие составляющие. Для этого можно воспользоваться двумя способами и программным обеспечением, реализующих их [16].
Все результирующие составляющие построенной математической модели являются отличиями целевых случаев от нецелевых случаев, но главными из них являются самые мощные результирующие составляющие.
Для анализа факторов необходимо построить график изменения суммарной мощности результирующих составляющих, в которых анализируемый фактор присутствует, от изменения его от минимального до максимального значения при заданных значениях остальных факторов [9]. Изменяя условия (заданные значения остальных факторов) можно построить семейство различных графиков, характеризующих анализируемый фактор.
Кроме того, АМКЛ позволяет:
- оценивать правильность выбора факторов для анализа по размытости математической модели (наличия большого числа результирующих составляющих с малой мощностью);
- оценивать достаточность объема сплошного наблюдения, используя способ накопления данных с промежуточным контролем [11];
- оценивать ограничения в выборе лечения, как это показано в работах [1,11].
Важным аспектом использования АМКЛ является использование построенной математической модели для построения экспертной системы [7,13,23]. Точность экспертной системы, построенной на базе АМКЛ, зависит от точности подсчета максимальной суммарной мощности. Ее подсчет усложнен тем, что числовые множества результирующих составляющих могут не пересекаться [7]. Это обстоятельство не позволяет в качестве максимальной суммарной мощности взять простую сумму мощностей каждой результирующей составляющей. В настоящее время существует два способа подсчета максимальной суммарной мощности, которые можно использовать для построения экспертной системы [7,23].
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ - 2016 - Т. 23, № 3 - С. 14-22 JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 14-22
Зная максимальную суммарную мощность, можно легко вычислить отношение Суммарной мощности анализируемого случая к максимальной суммарной мощности [7,13,23].
Важными аспектами применения АМКЛ также являются:
- наличие нецелевых случаев, количество которых должно превышать анализируемые целевые случаи в 2 раза [9,18];
- возможности алгоритма АМКЛ строить математические модели при сканировании строк таблицы сверху вниз и наоборот, что позволяет выбрать наиболее компактную модель [17].
Выводы. Использование предлагаемой методологии позволяет решить проблему качества многофакторных исследований с использованием АМКЛ.
Литература
1. Дзасохов А.С., Китанина К.Ю., Хромушин В. А., Па-цукова Д.В. Способ выявления ограничений анализируемого метода лечения с помощью алгебраической модели конструктивной логики на примере гипербарической оксигенации при онкогинеколо-гической патологии // Вестник новых медицинских технологий. 2015. Т.22. №3. С. 79-86. DOI: 10.12737/13305.
2. Даильнев В.И., Хромушин В.А., Китанина К.Ю. Анализ смертности населения Тульской области от болезней системы кровообращения // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2013. №1. Публикация 2-15. URL: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-1/4210.pdf. (Дата обращения: 18.02.2013).
3. Китанина К.Ю., Хромушин В.А., Федоров С.Ю., Хромушин О.В. Формирование аналитических массивов данных для многофакторного анализа с использованием алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2015. №3. Публикация 12. URL: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-3/5219.pdf. DOI:10.12737/13074. (Дата обращения: 07.09.2015)
4. Китанина К.Ю., Хадарцев А.А., Хромушин О.В.,
Рис. 7. Использование АМКЛ в аналитических исследованиях
References
Dzasokhov AS, Kitanina KYu, Khromushin VA, Patsu-kova DV. Sposob vyyavleniya ogranicheniy analiziru-emogo metoda lecheniya s pomoshch'yu algebrai-cheskoy modeli konstruktivnoy logiki na primere gi-perbaricheskoy oksigenatsii pri onkoginekologicheskoy patologii [Identification method of restrictions of treatment method using algebraic model of constructive logic on the example of hyperbaric oxygen therapy in oncological pathology]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;22(3):79-86. DOI: 10.12737/13305. Russian.
Dail'nev VI, Khromushin VA, Kitanina KYu. Analiz smertnosti naseleniya Tul'skoy oblasti ot bolezney sis-temy krovoobrashcheniya [Analysis of the mortality of the population in the tula region due to diseases of blood circulation system]. Vestnik novykh meditsins-kikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2013 [cited 2013 Feb 18];1[about 5 p.]. Avail-able from: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-1/4210.pdf. Russian.
Китанина КЮ, Хромушин ВА, Федоров СЮ, Хромушин ОВ. Формирование аналитических массивов данных для многофакторного анализа с использованием алгебраической модели конструктивной логики [Formation of analytical data for multivariate analysis using algebraic model of constructive logic]. Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание [internet]. 2015 [cited 2015 Sep 07];3[about 12 p.]. Russian. Available from: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-3/5219.pdf. DOI:10.12737/13074.
Китанина КЮ, Хадарцев АА, Хромушин ОВ, Ласто-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 14-22
Ластовецкий А.Г. Подготовка данных для многофакторного анализа в медицине и биологии с помощью алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2016. №1. Публикация 1-6. URL: http://medtsu.tula.rU/VNMT/Bulletin/E2016-1/1 -6.pdf (Дата обращения 16.03.2016).
DOI: 10.12737/18601.
5. Китанина К.Ю., Хромушин В.А., Федоров С.Ю., Хромушин О.В. Целевая направленность многофакторного анализа с использованием алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2015. №3. Публикация 1-3. URL: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-3/5220.pdf (Дата обращения 07.09.2015). D0I:10.12737/13075.
6. Китанина К.Ю., Хромушин В.А., Аверьянова Д.А. Совершенствование методов исследования здоровья населения с использованием алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. 2015. Т. 22, №3. С. 8-14. DOI: 10.12737/13291.
7. Китанина К.Ю., Хромушин В.А., Дзасохов А.С., Хромушин О.В. Особенности построения экспертной системы на основе алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2015. №3. Публикация 1-1. URL: http://medtsu.tula.ru/VNMT/ Bulle-tin/E2015-3/5209.pdf. (Дата обращения: 13.07.2015) DOI:10.12737/13073.
8. Китанина К.Ю., Хромушин В.А., Хромушин О.В., Федоров С.Ю. Совершенствование алгоритма алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. 2015. №2. С. 11-19.
9. Лебедев М.В., Аверьянова Д.А., Хромушин В.А., Ластовецкий А.Г. Травматизм в дорожно-транспортных происшествиях: аналитические исследования с использованием алгебраической модели конструктивной логики. Учебное пособие. М.: РИО ЦНИИОИЗ, 2014. 120 с.
10. Погорелова Э.И., Секриеру Е.М.,Стародубов В.И., Мелехина Л.Е., Нотсон Ф.К., Хромушин В.А., Вайс-ман Д.Ш., Мельников В.А., Дегтерева М.И., Одинцова И.А., Корчагин Е.Е., Виноградов К.А. Заключительный научный доклад "Разработка системы мероприятий для совершенствования использования статистических данных о смертности населения Рос-
20
вецкий АГ. Подготовка данных для многофакторного анализа в медицине и биологии с помощью алгебраической модели конструктивной логики [Data preparation for multivariante analysis in medecine and biology by algebraic model of constructive logic]. Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание [internet]. 2016 [cited 2016 Mar 16];1 [about 6 p.]. Russian. Available from: http://medtsu.tula.rU/VNMT/Bulletin/E2016-1/1 -6.pdf. DOI: 10.12737/18601.
Kitanina KYu, Khromushin VA, Fedorov SYu, Khro-mushin OV. Tselevaya napravlennost' mnogofaktorno-go analiza s ispol'zovaniem algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki [The target orientation of the multivariate analysis using algebraic model of constructive logic]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2015 [cited 2015 Sep 07];3[about 8 p.]. Russian. Available from: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-3/5220.pdf. DOI:10.12737/13075.
Kitanina KYu, Khromushin VA, Aver'yanova DA. Sover-shenstvovanie metodov issledovaniya zdorov'ya nasele-niya s ispol'zovaniem algebraicheskoy modeli konstruk-tivnoy logiki [Improvement of methods for the study of population health using algebraic models of constructive logic]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;22(3):8-14. DOI: 10.12737/13291. Russian. Kitanina KYu, Khromushin VA, Dzasokhov AS, Khro-mushin OV. Osobennosti postroeniya ekspertnoy sis-temy na osnove algebraicheskoy modeli konstruktiv-noy logiki [Particularities of building expert system on the basis of algebraic model of constructive logics]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektron-noe izdanie [internet]. 2015[cited 2015 Jun 2015];3[about 8 p.]. Russian. Available from:
http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-3/5209.pdf. DOI:10.12737/13073.
Kitanina KYu, Khromushin VA, Khromushin OV, Fe-dorov SYu. Sovershenstvovanie algoritma algebrai-cheskoy modeli konstruktivnoy logiki [Improvement of the algorithm of algebraic constructive logic model]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;2:11-9. Russian.
Lebedev MV, Aver'yanova DA, Khromushin VA, Lasto-vetskiy AG. Travmatizm v dorozhno-transportnykh prois-shestviyakh: analiticheskie issledovaniya s ispol'zovaniem algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki. Uchebnoe posobie [Injuries in road accidents: analyzes with the use of IP-algebraic model of constructive logic. Tutorial]. Moscow: RIO TsNIIOIZ; 2014. Russian.
Pogorelova EI, Sekrieru EM, Starodubov VI, Melekhina LE, Notson FK, Khromushin VA, Vaysman DSh, Mel'nikov VA, Degtereva MI, Odintsova IA, Korchagin EE, Vinogradov KA. Zaklyuchitel'nyy nauchnyy dok-lad "Razrabotka sistemy meropriyatiy dlya sover-shenstvovaniya ispol'zovaniya statisticheskikh dan-nykh o smertnosti naseleniya Rossiyskoy Federatsii
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHN<
сийской Федерации (Международный исследовательский проект 1АХ202)" // Москва: ЦНИИ организации и информатизации МЗ РФ, 2003. 34 с.
11. Раннева Л.К., Хадарцева К. А., Китанина К.Ю., Хромушин В.А. Способ сравнительного многофакторного анализа в медицине с использованием алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2016. №2. Публикация 1-4. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2016-2/1-4.pdf. (Дата обращения: 10.05.2016). DOI: 10.12737/19744
12. Стародубов В.И., Погорелова Э.И., Секриеру Е.М., Цыбульская И.С., Нотсон Ф.К., Хромушин В.А., Вайсман Д.А., Шибков Н.А., Соломонов А.Д. Заключительный научный доклад "Усовершенствование сбора и использования статистических данных о смертности населения в Российской Федерации (Международный исследовательский проект ZAD913)" // Москва: ЦНИИ организации и информатизации МЗ РФ, 2002. 59 с.
13. Хромушин В.А., Махалкина В.В. Использование алгебраической модели конструктивной логики при построении экспертных систем // Вестник новых медицинских технологий. 2009. Т. 16, №3. С. 40-41.
14. Хромушин В.А., Хадарцев А.А., Хромушин О.В., Че-стнова Т.В. Обзор аналитических работ с использованием алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских техноло- гий. Электронное издание. 2011. №1. Публикация 3-2. URL: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2011-1/LitObz.pdf.
15. Хромушин В.А., Лукина Т.С., Хромушин О.В., Пацу-кова Д.В. Оптимизация базы данных для многофакторного анализа с помощью алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. №1. Публикация 1-3. URL: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4786.pdf (дата обращения 30.04.2014). D0I:10.12737/3863.
16. Хромушин В.А., Хромушин О.В. Программа для выделения главных результирующих состав- ляю-щих в алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. №1. Публикация 7-8. URL: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4899.pdf (дата обращения 26.08.2014). DOI:10.12737/5612.
17. Хромушин В.А., Бучель В.Ф., Дзасохов А.С., Хрому-
21
LOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 14-22
(Mezhdunarodnyy issledovatel'skiy proekt 1AKh202)". Moscow: TsNII organizatsii i informatizatsii MZ RF; 2003. Russian.
Pogorelova EI, Sekrieru EM, Starodubov VI, Melekhina LE, Notson FK, Khromushin VA, Vaysman DSh, Mel'nikov VA, Degtereva MI, Odintsova IA, Korchagin EE, Vinogradov KA. Zaklyuchitel'nyy nauchnyy dok-lad "Razrabotka sistemy meropriyatiy dlya sover-shenstvovaniya ispol'zovaniya statisticheskikh dan-nykh o smertnosti naseleniya Rossiyskoy Federatsii (Mezhdunarodnyy issledovatel'skiy proekt 1AKh202)". Moscow: TsNII organizatsii i informatizatsii MZ RF; 2003. Russian.
Starodubov VI, Pogorelova EI, Sekrieru EM, Tsy-bul'skaya IS, Notson FK, Khromushin VA, Vaysman DA, Shibkov NA, Solomonov AD. Zaklyuchitel'nyy nauchnyy doklad "Usovershenstvovanie sbora i is-pol'zovaniya statisticheskikh dannykh o smertnosti naseleniya v Rossiyskoy Federatsii (Mezhdunarodnyy issledovatel'skiy proekt ZAD913)". Moscow: TsNII or-ganizatsii i informatizatsii MZ RF; 2002. Russian.
Khromushin VA, Makhalkina VV. Ispol'zovanie alge-braicheskoy modeli konstruktivnoy logiki pri postroe-nii ekspertnykh sistem [The use to algebraic model of the constructive logic at building of the expert systems]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2009;16(3):40-1. Russian.
Khromushin VA, Khadartsev AA, Khromushin OV, Chestnova TV. Obzor analiticheskikh rabot s ispol'zova-niem algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki [Review of analytical work with algebraic model of constructive logic]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy (Elektronnoe izdanie). 2011;1 [about 4 p.]. Russian. Avalia-ble from: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2011-1/LitObz.pdf
Khromushin VA, Lukina TS, Khromushin OV, Patsu-kova DV. Optimizatsiya bazy dannykh dlya mnogofak-tornogo analiza s pomoshch'yu algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki [Database Optimized for multi-variate analysis using algebraic model of constructive logic]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy (Elektronnoe izdanie). 2014 [cited 2014 Apr];1 [about 9 p.]. Russian. Avaliable from:
http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4786.pdf . D0I:10.12737/3863
Khromushin VA, Khromushin OV. Programma dlya vydeleniya glavnykh rezul'tiruyushchikh sostav-lyayushchikh v algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki [The program is to highlight the main components in the resulting algebraic model of constructive logic]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy (Elektronnoe izdanie). 2014 [cited 2014 Aug 26];1 [about 5 p.]. Russian. Avaliable from: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4899.pdf. DOI:10.12737/5612
Khromushin VA, Buchel' VF, Dzasokhov AS, Khromu-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 14-22
шин В.А. Оптимизация алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. №1. Публикация 1-1. URL:
http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4710.pdf (дата обращения 20.01.2014). D0I:10.12737/2691
18. Хромушин В.А., Китанина К.Ю., Хромушин О.В., Федоров С.Ю. Совершенствование алгебраической модели конструктивной логики: монография. Тула: Изд-во ТулГУ, 2015. 101 с
19. Хромушин В.А., Хадарцев А.А., Даильнев В.И., Лас-товецкий А.Г. Принципы реализации мо- ниторин-га смертности на региональном уровне // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. №1. Публикация 7-6. URL: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4897.pdf (дата об- ращения 26.08.2014). D0I:10.12737/5610
20. Хромушин В.А., Хадарцев А.А., Андреева Ю.В., Лас-товецкий А.Г. Оценка смертности населе- ния Тульской области // Вестник новых медицинских технологий. 2014. №1. Публикация 7-7. URL: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4898.pdf (дата обращения 26.08.2014). D0I:10.12737/5611.
21. Хромушин В. А., Вайсман Д.Ш. Мониторинг смертности с международной сопоставимостью данных // В сборнике тезисов докладов научно-практической конференции «Современные инфокомму- никаци-онные технологии в системе охраны здоровья», 2003. С. 122.
22. Хромушин В.А., Хадарцева К.А., Копырин И.Ю., Хромушин О.В. Метод аналитического тес- тирова-ния в верификации данных медицинских регистров // Вестник новых медицинских технологий. 2011. №4. С. 252-253
23. Хромушин В.А., Паньшина М.В., Даильнев В.И., Китанина К.Ю., Хромушин О.В. Построение экспертной системы на основе алгебраической модели конструктивной логики на примере гестозов // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2013. №1. Публикация 1-1. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-1/4171.pdf.
24. Щеглов В.Н., Хромушин В.А. Интеллектуальная система на базе алгоритма построения алгеб- раиче-ских моделей конструктивной (интуиционистской) логики // Вестник новых медицинских техноло- гий. 1999. №2. С. 131-132.
shin VA. Optimizatsiya algebraicheskoy modeli kon-struktivnoy logiki [Optimization of the algebraic model of constructive logic]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy (Elektronnoe izdanie). 2014 [cited 2014 Jan 20];1 [about 11 p.]. Russian. Avaliable from: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4710.pdf. DOI:10.12737/2691.
Khromushin VA, Kitanina KY, Khromushin OV, Fedo-rov SY. Sovershenstvovanie algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki [Improving the algebraic model of constructive logic]: monografiya. Tula: Izd-vo TulGU; 2015. Russian.
Khromushin VA, Khadartsev AA, Dail'nev VI, Lasto-vetskiy AG. Printsipy realizatsii monitoringa smertnosti na regional'nom urovne [Principles of implementation mortality monitoring at the regional level]. Vestnik no-vykh meditsinskikh tekhnologiy (Elektronnoe izdanie). 2014 [cited 2014 Aug 26];1 [about 7 p.]. Russian. Avalia-ble from: http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4897.pdf. DOI:10.12737/5610.
Khromushin VA, Khadartsev AA, Andreeva YV, Lasto-vetskiy AG. Otsenka smertnosti naseleniya Tul'skoy oblasti [Assessment of mortality Tula region]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy (Elektronnoe izda-nie). 2014 [cited 2014 Aug 26];1 [about 9 p.]. Russian. Avaliable from:
http://medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4898.pdf. DOI:10.12737/5611
Khromushin VA, Vaysman DS. Monitoring smertnosti s mezhdunarodnoy sopostavimost'yu dannykh [Monitoring mortality with internationally comparable data]. V sbornike tezisov dokladov nauchnoprakticheskoy kon-ferentsii «Sovremennye infokommunikatsionnye tekh-nologii v sisteme okhrany zdorov'ya». 2003. S. 122. Russian.
Khromushin VA, Khadartseva KA, Kopyrin IY, Khro-mushin OV. Metod analiticheskogo testirovaniya v ve-rifikatsii dannykh meditsinskikh registrov [The method of analytical testing to verify the medical register data]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2011;4:252-3. Russian
Khromushin VA, Pan'shina MV, Dail'nev VI, Kitanina KYu, Khromushin OV. Postroenie ekspertnoy sis-temy na osnove algebraicheskoy modeli konstruk-tivnoy logiki na primere gestozov. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2013;1. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-1/4171.pdf.
Shcheglov VN, Khromushin VA. Intellektual'naya sistema na baze algoritma postroeniya algebraicheskikh modeley konstruktivnoy (intuitsionistskoy) logiki [Intelligent system based on the algorithm for constructing algebraic models of constructive (intuitionistic) logic]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 1999;2:131-2. Russian.
