CC BY
2
ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ
Аналитическая статья УДК 612.062
doi: 10.61527/1684-7016-2023-4-7-14
Принципы цифровой диагностики уровня здоровья биосистемы человека как элемента искусственного разума
Валерий Николаевич Кокорин
Ульяновский государственный технический университет», Ульяновск, Россия vnkokorin@mail.ru
Аннотация. Анализ уровня здоровья производился с использованием методик оценки откликов основных биосистем человека при регулировании и прогнозировании развития биосистемы в рамках управляющих уравнений и предложенных методик обработки данных диагностического лабораторного анализа при определении оценки состояния энергетического потенциала организма человека (в том числе, и больного) и назначения стратегии развития жизни, при необходимости корректировки, - лечением. Ключевые слова: биомаркеры, психосоматика, здоровье, методика, анализ, цифровая диагностика, уровень здоровья.
NATURAL SCIENCES Analytical article
Principles of digital diagnostics of the health level of the human biosystem as an element of artificial intelligence
Valery N. Kokorin
Ulyanovsk State Technical University, Ulyanovsk, Russia vnkokorin@mail.ru
Abstract. The analysis of the level of health was carried out using methods for assessing the responses of the main human biosystems in regulating and predicting the development of the biosystem within the framework of control equations and proposed methods for processing diagnostic laboratory analysis data in determining the assessment of the state of the energy potential of the human body (including the patient) and assigning a life development strategy, if necessary, treatment.
Keywords: biomarkers, psychosomatics, health, methodology, analysis, digital diagnostics, health level.
«Индустрия 4.0», как определение Четвёртой промышленной революции, - основа нынешнего Шестого технологического уклада, включающего в себя ЗБ-прототипирование, когнитивные информационные технологии, виртуальную и дополненную реальности, интернет вещей, био- и нейротехнологии. Интегральным инструментом для реализации глубокой трансформации общества может служить искусственный интеллект (ИИ) на основе использования цифровых двойников объектов общества и его институтов, включая системы образования, медицины и здравоохранения в целом.
Глобальная Стратегия в области цифрового здравоохранения на 2020-2025 гг., принятая Всемирной ассамблеей здравоохранения, зафиксировала определяющую роль цифровых технологий в развитии будущего здравоохранения [1].В рамках данной глобальной Стратегии под цифровым здравоохранением
© Кокорин В.Н., 2023
понимается «область знаний и практической деятельности, связанных с разработкой и использованием цифровых технологий для улучшения здоровья для всех» за счёт проведения анализа больших данных, искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений, интернета вещей. Предполагается перевод в область охраны здоровья и обеспечения благополучия от моделей оказания помощи пациентам после наступления заболевания к моделям упредителъного здравоохранения.
Одним из основных механизмов цифровой медицины является применение математических методов (включая методы ИИ) обработки больших данных при отработке массива формируемых медицинских анамнезов; создание систем поддержки врачебных решений самими пациентами на основе дополнительных модулей Internet of things.
Эффективное применение ИИ в медицине возможно при использовании алгоритмов и управляющих программ для аппроксимации знаний при анализе множества медицинских данных. К основным целям реализации методов ИИ можно отнести прогнозирование «веерных» (потенциально возможных) ситуаций состояния уровня здоровья человека, оценочных решений и анализ данных цифровой информации с поиском неявных закономерностей [2].
Возможности цифровых технологий позволяют принимать корректные решения по профилактике, диагностике и терапии, в том числе и при реализации предоставления возможности потребителям (пациентам) самостоятельно проводить скрининг уровня собственного здоровья, контролировать свою медицинскую информацию, используя технологические инструменты, адаптированные к целям поддержания достаточного уровня здоровья, в том числе и профилактике заболеваний.
Механизм искусственного интеллекта основан на имеющейся системе живых объектов соматики, способных к функциям обучения и реверсного корректирования своих действий при глобальной реализации концепции «искусственного нейрона» (ИИ), - математической функции, преобразующей несколько входных сигналов в один выходной (отклик), определяя для них уровень ранжирования («веса влияния»). Единственный ИН интегрирует взвешенную сумму разовых входных сигналов; при этом, в случае превышения величины суммарного определённого порогового уровня, двоичный сигнал (информация «в цифре») передаётся далее. Рассматривая всю систему передачи цифровой информации нейронным сетевым комплексом, при котором выходы одних нейронов (откликов) коррелируют со входами (исходные данные) других, выявляется целевая функция создания искусственной нейронной сети, которая может быть представлена как математическая модель, реализация которой осуществляется на доступном 1Т-оснащении.
Современное развитие и внедрение искусственного интеллекта в здравоохранение и, в частности, в практикующую медицину, определяет возможность и целесообразность ближайшей реализации доступной в использовании однослойной модели нейронных сетей. Используются функции регистрации, измерение физиологических показателей, характеризующих текущее состояние и функционирование важнейших систем организма человека и прогнозирование их изменений при воздействии возмущающих факторов.
Всё это открывает новый путь в реализации возможностей для генерации индивидуальных медицинских данных каждым человеком в режиме реального времени. Именно изучение цифровых двойников, в основе которых находятся величины текущих показаний основных биомаркеров каждого индивидуума при исследовании инструментов искусственного интеллекта и основного из них, - цифровой прецизионной медицины, позволяет реализовать в здравоохранении следующие инновационные процессы:
1. Автоматизированные методы диагностики, включающие в себя анализ биоматериала, электроэнцефалограммы, ЭКГ, частоты и ритма сердечных сокращений, уровня гемоглобина / холестерина и др. Внедрение аутсорсинга и предварительной диагностики уровня здоровья позволит решить задачу выявления нарушения соматики на первых стадиях дисбаланса здоровья;
2. Предварительный функциональный анализ и «веерное» прогнозирование развития дисбаланса различных систем психосоматики;
3. Возможность саморегулирования и выработки оперативной тактики поведения индивидуума в период предврачебной субклинической помощи.
Энергоресурсный комплекс систем организма имеет целостный характер, при этом оценка каждой системы может быть корректно представлена соответствующими физиологическими биомаркерами
«0»-типа, определяемыми как «характеристика, которая объективно изменяется и оценивается как индикатор нормальных биологических процессов» [3] и служит сигналом равновесия / нарушения в функционировании соматики [4]. Использование биомаркеров «0»-типа, указывающих на возможное наличие заболевания и связанные с ним проявления, позволит решать следующие основные задачи на субклинической индикации уровня здоровья: оценка текущих физиологических процессов в организме/прогнозирование индивидуального риска заболевания. Применение физиологических биомаркеров может быть также эффективно на стадии диагностирования заболевания, рисков здоровью и оценки эффективности лечения и его исхода (на стадии клинического сопровождения).
При оценке возможности и целесообразности биомаркера как индикатора состояния систем сома-тики, в том числе и субклинической стадии, выявляется его достоверность (степень сопряжённости индикатора с объектом индикации и его значимость).
Ранжируемостъ биомаркеров, устанавливаемая в зависимости от значимости, можно определить показателем значимости (ПЗ), который даёт представление о том, насколько часто (системно)/интенсивно данный индикатор характеризует уровень объекта индикации. Значимость ПЗ выражается в процентах либо безразмерно, - уровнем изменения (частота/интенсивность) показаний индикации элементов биосистемы, где объект индикации (например, частота пульса) присутствует вместе с индикатором к его референсному значению (например, является индикатором сердечно-сосудистой системы).
Представлены основные системы регуляции соматики человека и их функциональные маркерные индикаторы / показатели: Периферийная НС (ПНС); Центральная НС (ЦНС); Иммунная система (ИС); Система кровообращения (СКО); Система кроветворения (СКТ); Система дыхания (СД); Костно-мышеч-ная система (KMC),-опорно-двигательный аппарат; Эндокринная система(ЭС). При рассмотрении биоиндикационных показателей необходимо выявить их корректность использования для определённой системы организма, установив их достоверность, распространённость и значимость.
Корректное решение поставленных задач по индикации уровня здоровья осуществляется на субклинической/доврачебной стадии определения и, соответственно, повышения уровня здоровья за счёт использования методики, имеющей следующий алгоритм индикации: биологический скрининг при использовании индикаторов «0»-типа, цифровая трансформация, создание реплик, - аналитический расчёт и мониторинг во времени состояния здоровья.
Запрограммировав систему возбуждения (о); и AEi) на основе разработки математических моделей, описывающих поведение объекта в зависимости от текущего состояния характера управляющего воздействия и возможных возмущений, можно корректно воспроизвести статические и инерционные характеристики энергетического постадийного воздействия в соответствии с интегральными возрастными (стадийными) параметрами иммунной системы человека и характеристиками нейросигнальной сети.
Представленная биосистема при её «оцифровке» характерных количественных показателей может быть корректно структурирована как реплика в виде цифровых двойников с установлением оптимума и допустимых отклонений от их референсных величин.
Таким образом, задача регуляции психосоматического состояния сложных управляющих высокоорганизованных систем сводится к созданию цифровых двойников систем психосоматики человека, определённого по Э. Крейчмеру [5], как свод психического, социального, интеллектуального и физического развития биосистемы.
Состояние здоровья, его уровень принято оценивать по его основным компонентам: соматическому (физическому), психическому и социальному, комплекс которых и определяет психосоматику биосистемы человека с учётом резервных констант энергетического потенциала.
К признакам здоровья относятся: устойчивость иммунной системы, характер и динамика роста и развития систем организма, резервы здоровья, уровень ценностно-мотивационных установок. Определяющим фактором, обеспечивающим корректный мониторинг психосоматики человека, и соответственно, его здоровья, является выбор обоснованно выверенной методики расчёта показателей биосистемы организма [6].
В России в развитие методики оценки здоровья человека внесли работы коллектива учёных под руководством академика РАМН A.B. Решетникова [7], в которых проводился сравнительный анализ видов
утраченных «человеколет», а также предложен алгоритм возникновения потерь жизненного потенциала 15 результате отрицательного вклада на психосоматику различного рода заболевания.
Академиком РАН А. И. Григорьевым [8, 9] выделены медико-биологические индикаторы, включающие фиксирование резервов сердечно-сосудистой, дыхательной, костной, нервно-мышечной и эндокринных систем организма. Анализ исследований потенциала биосистемы человека положен в основу оценки функциональных резервов подсистем организма путём сопоставления показателей с возрастными моделями здорового организма.
Следует отметить, что данные индикаторы носят интегральный, «закрытый» характер и не позволяют производить управление биосистемой с целью количественной (факторной) корректировки состояния психосоматики.
Задача разработки новой методики оценки показателей здоровья обусловлена прежде всего тем, что они (несмотря на наличие имеющихся спектров индикаторов) не в полной мере характеризуют сущность здоровья, определяемую как совокупность характеристик психосоматики (физическую, психическую, социальную). При этом отсутствует интегральный количественный показатель, имеющий фиксированный допустимый уровень отклонений состояний биосистемы, позволяющий осуществлять функции её управления.
Соматика человека, согласно основной точке зрения ряда исследователей в области медицины [10-13], может находится в одном из нескольких состояний: полное здоровье, состояние предболезни и болезни.
Здоровье человека является количественной интегральной характеристикой состояния соматики, включающей антропометрические (рост, вес и др.), физические (частота пульса, артериальное давление и др.) и биологические параметры (состав кишечной флоры, кислотно-щелочной баланс крови, уровень холестерина и др.).
Генерация модели «здоровья» на основе методологии определения и фиксирования уровня здоровья, разработанной П. И. Калью [14, 15] по 79 признакам равновесия биосистемы человека и сформулированных ВОЗ, включающая «медицинскую», «биомедицинскую», «биосоциальную», «ценностно-социальную модели здоровья», может быть осуществлена путём комплексного анализа основных показателей, характеризующих «индекс здоровья» и включающих в себя биомаркеры основных составляющих психосоматики человека. Причём корректное описание «индекса здоровья» может быть только в рамках фиксированной временной шакалы жизненного цикла с учётом допустимых отклонений от нормы.
Для расчёта комплексного показателя уровня (индекса) здоровья, оценивая его количественным индексом, целесообразно использовать аналитическое выражение, определяющее количественное значение комплексного энергетического показателя, характеризующего уровень психосоматики в диапазоне основных функциональных систем организма:
= 1Г=1№ХР£) (1)
Пэ/К К?-Р1 ' ' где Пэ/К - комплексный энергетический показатель;
К^ - абсолютное значение «¿-го критерия», характеризующего одну из значимых характеристик (биомаркеры) показателя состояния психосоматики биосистемы;
Р; - рейтинговая оценка «¿-го критерия» в рамках каждой из основных систем организма;
КИ = 1 (индекс здоровья) - по каждому из рассматриваемых систем организма; определяется как относительная величина;
«Р;» следует представлять как относительную величину (от Одо 1)с целью обеспечения ранжирования по «весовой» доле значимости;
Кр - референсное значение биомаркера;
N - функциональные системы регуляции соматики.
Относительное значение каждого ¿-го показателя биомаркера можно определить:
где - отдельный показатель величины уровня биомаркера состояния психосоматики в мгновенный (О период;
К*/с - референсная (среднестатистическая) величина Кб/С.
К°™ может находиться в диапазоне значений: 0 <
На основе рассчитанного комплексного показателя энергетического потенциала осуществляется ранжирование фактического «уровня здоровья» индивидуума: а) высокий уровень; б) средний уровень; в) низкий уровень.
Таким образом, методика рейтинговой оценки основана на комплексном количественном анализе потенциала биосистемы человека в состоянии оптимума/равновесия энергетического потенциала и позволяет корректно и количественно обосновать ту либо иную альтернативу инвестиций энергии в биосистему с целью поддержания её в равновесном состоянии. Применение данной методики для оценки уровня здоровья более оправдано нежели широко используемая при диагностике нарушений работоспособности/состояния биосистемы методика сравнительного анализа с констатацией того, либо иного отклонения по какому-либо отдельному биомаркеру/группе биомаркеров, которая носит, по сути, субъективный/ориентировочный характер и имеет признаки эмпиризма.
Следует отметить назначение лепестковой диаграммы (ЛД) как инструмента оценки морфометриче-ских показателей биомаркеров биосистемы организма. Использование ЛД позволяет получить графическое, визуальное представление / отображение функциональной зависимости отклика (функции) от трёх и более переменных величин.
Лепестковые диаграммы используются для сравнения и анализа статистических значений нескольких рядов данных [16]. Данный вид диаграммы интерпретирован в виде криволинейного многоугольника с векторными линиями (являются осями координат по каждой из категорий), имеющими общий центр (рис. 1). Предложено при оценке уровня здоровья рассматривать 9 основных биомаркеров «0»-типа, достаточно ёмко характеризующих уровень равновесия психосоматики человека. Таким образом, векторная диаграмма будет представлять правильный девятиугольник с пропорциональным фиксированием линий промежуточных референсных значений.
Fs/d F л/ё
ш 5!
Рис. 1. Лепестковая диаграмма: а) общий вид диаграммы в рамках рассматриваемых систем соматики;
б) наложение значений текущих биомаркеров 1 - уровень глюкозы; 2 - частота сердечных сокращений (ЧСС); 3 -артериальное давление систолическое/ артериальное давление диастолическое (АДс/АДд); 4 - температура тела (Т); 5 - максимальное потребление кислорода (МПК); 6 - индекс массы тела (ИМТ); 7 - уровень гемоглобина; 8 - уровень холестерина (общий);
9 - кислотно-щелочной баланс
Использование лепестковой диаграммы целесообразно в том случае, когда необходимо провести анализ по нескольким критериям одновременно; при этом обеспечивается количественный анализ отклонения по каждому из рассматриваемых критериев (биомаркеров).
Очевидно, значимость каждого из элементов биосистемы в состоянии равновесия близка к единице. Это следует из рассмотрения всего организма, как интегральной совокупности основных функциональных его систем: кроветворения, кровоснабжения, выделения, вентиляции, обеспечения (системы дыхания, ЖКТ), - элементов периферийных, объединённых между собой нейронной сетью.
При этом является корректным введение в формулу (1) коэффициента корреляции, определяемого из анализа лепестковой диаграммы и формул (1), (2), и формализуемым как
к = ДГ^л/д (3)
К0РР ЙГ^л/д'
где FÍr/r - мгновенная, «i-я» площадь, занимаемая 9-угольной лепестковой диаграммой в соответствии с мгновенными, «i-ми» показателями величин биомаркеров, мм2;
Ррл/д - площадь, занимаемая правильной 9-угольной лепестковой диаграммой в соответствии с тендерными и возрастными параметрами, мм2.
Тогда выражение (2) с учётом показателей, полученных из формул (1) и (3), преобразуется к виду
уп_ (Кб/сур ;;Р'Л/Д-)
п = 1Г=1№0ТНХР^К0РР) = i=1</c ' рД/Д /N (4)
э/к Kv-Pí 1 Kv-Pí 1 '
Показатель уровня (индекса) здоровья (Пэ/К) представляет собой функцию: Пэ/К = f(LXt), определяемую основными факторами, характеризующими как саму биосистему: возраст, комплекс систем её регуляции, так и текущие / референсные значения регистрируемых биомаркеров .
При этом предусмотрено ранжирование по «весовому» уровню (значимости) каждого биомаркера в пределах всех систем регуляции психосоматики:
_ (Пэ/к + Пэ/к + Пэ/к + Пэ/к + П3У/К + П3у/К + П^Д + П^) _
Иэ/К = ^ =
_ (ПНС + ЦНС + ИС + СКО + СКТ + СД + KMC + ЭС) _
= N =
периферийная НС (!)
\(Kii0TH х P¿1 х ^корр) + ••• + (Kis0TH х Pig х frkopp))\ 1 -P¿ + - + 1-P¿ I +
= Ñ (5)
эндокринная система (VIII)
'((Vth х Ph Х frKopp) + ••• + (^¿80TH Х Pi8 Х frKopp))N
■■■+1 1 -Pi, + - + 1-PÍB
N
периферийная НС (I)
Ккорр(УТН Х P¿1 + - + Vth Х Pis)
Pi, + - + Pis
+
N
(II, III, IV, V, VI, VII)
+(ЦНС + ИС + СКО + СКТ + СД + KMC) + N
эндокринная система (VIII)
KK0DD(tf¿ отн Х P¿ + ■■■ + Kt отн Х P¿ )
I корр V l1_11_íg_l8J
"Г" р. +-----L р.
N '
Состоянию полного здоровья соответствует диапазон значений показателя Пэ/К = (1,0 + 0,15) , пред-болезни - 0,85ПЭ/К, болезни - менее 0,85ПЭ/К.
Таким образом, данное аналитическое решение позволяет определить интегральный «i-й» энергетический потенциал биосистемы организма; алгоритм анализа и оценки «резерва здоровья», на основании чего выявляется корректная логистика алгоритмического ряда: пациент (болезнь) - врач (лечение).
СПИСОК источников
1. Проект глобальной стратегии в области цифрового здравоохранения на 2020-2025 гг. - URL: https://www.who.int/docs/default-source/documents/200067-draft-global-strategy-on-digital-health-2020-2024-ru.pdf?sfVrsn=e9d760b3_2 (датаобращения: 12.11.2022).
2. Гусев А. В., Добринюк С. Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении II Информационное общество. 2017. №4. С. 15-21.
3. Аткинсон А. Д., Колберн В. А. и др. Биомаркеры и суррогатные конечные точки: предположительные определения и концептуальная основа II Клиническая фармакология и терапия. 2001. №69 (3). С. 89-95.
4. Hess S., Ozoux М. L., Gerl М. Biomarker Devinition and Validation During Drug Devepment. Berlin.: Springer, 2001. 223 c.
5. Крейчмер Э. Медицинская психология. Москва: Союз, 1993. 249 с.
6. Лисицын Ю. П., Улумбекова Г. Э. Общественное здоровье и здравоохранение: учебное пособие. Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2013. 554 с.
7. Решетников А. В., Шаповалова О. В. Здоровье как предмет изучения социологии медицины. Москва: ГЭО-Медиа, 2008. 64 с.
8. Григорьев А. И. и др. Трансляционная медицина - путь к фундаментальной биомедицинской науке в здравоохранении II Вестник РАМН. 2012. №6. С. 57-65.
9. Григорьев А. И. Программа фундаментальных исследований президиума РАН «Фундаментальные науки - медицине» II Acta Naturae. 2010. №1(4). С. 33-40.
Ю.Решетников А. В., Шаповалова О. В. Здоровье как предмет изучения социологии медицины. Москва: ГЭО-Медиа, 2008. 64 с.
11. Брехман И. Н. Человек и биологически активное воздействие. Москва: Наука, 1980. 120 с.
12. Белов В. И. Энциклопедия здоровья. Москва: Химия, 1993. 400 с.
13. Вайнер Э. Н. Валеология: учебное пособие. Москва: Наука, 2001. 203 с.
14. Калью П. И. Сущностная характеристика понятия «здоровье» и некоторые вопросы перестройки здравоохранения: обзорнаяинформация. Москва, 1988. 305 с.
15. Калью П. И. Психология здоровья / под ред. Г.С. Никифорова. Санкт-Петербург.: Питер, 2003. 607 с.
16. Лепестковая диаграмма. URL: https://studme.org/123167/menedzhment/lepestkovaya_diagramma 2022 (датаобращения: 04.05.2023).
Информация об авторе
В. Н. Кокорин - доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Материаловедение и обработки металлов давлением», Ульяновского государственного техническогоуниверситета.
REFERENCES
1. Proekt global'noj strategH v oblasti cifrovogo zdravoohraneniya na 2020-2025 gg. [Draft global Digital Health Strategy for 2020-2025]. URL: https://www.who.int/docs/default-source/documents/200067-draft-global-strategy-on-digital-health-2020-2024-ru.pdf?sfvrsn=e9d760b3_2 (accessed: 12.11.2022).
2. Gusev A. V., Dobrinyuk S. L. Iskusstvennyj intellekt v medicine i zdravoohranenii [Artificial intelligence in medicine and healthcare]. Informacionnoe obshchestvo [Information Society]. 2017. No. 4. pp. 15-21.
3. Atkinson A. D., Colburn V. A. et al. Biomarkery i surrogatnye konechnye tochki: predpolozhitel'nye opre-deleniya i konceptual'naya osnova [Biomarkers and surrogate endpoints: presumptive definitions and conceptual framework], Klinicheskaya farmakologiya i terapiya [Clinical Pharmacology and Therapy]. 2001. No.69 (3).pp. 89-95.
4. Hess S., Ozoux M. L., Gerl M. Biomarker Devinition and Validation During Drug Devepment. Berlin.: Springer, 2001. 223 c.
5. Kreichmer E. Medicinskayapsihologiya [Medical psychology]. Moscow, Soyuz, 1993. 249 p.
6. Lisitsyn Yu. P., Ulumbekova G. E. Obshchestvennoe zdorov'e i zdravoohranenie: uchebnoeposobie [Public health and health care: textbook], Moscow, GEOTAR-Media, 2013. 554 p.
7. Reshetnikov A. V., Shapovalova О. V. Zdorov'e kakpredmet izucheniya sociologii mediciny [Health as a subject of study of the sociology of medicine]. Moscow, GEO-Media, 2008. 64 p.
8. Grigoriev A. I. et al. Translyacionnaya medicina - put' k fundamental'noj biomedicinskoj nauke v zdra-voohranenii [Translational medicine - the path to fundamental biomedical science in healthcare]. Vestnik RAMN [Bulletin of the Russian Academy ofMedical Sciences]. 2012. No.6. pp. 57-65.
9. Grigoriev A. I. Programma fundamental'nyh issledovanij prezidiuma RAN «Fundamental'nye nauki -medicine» [Program of fundamental research of the Presidium of the Russian Academy of Sciences «Fundamental sciences - medicine»]. ActaNaturae. 2010. No.l(4). pp. 33-40.
10. Reshetnikov A. V., Shapovalova О. V. Zdorov'e kak predmet izucheniya sociologii mediciny [Health as a subject of study of the sociology of medicine]. Moscow, GEO-Media, 2008. 64 p.
11. Brekhman I. N. Chelovek i biologicheski aktivnoe vozdejstvie. [Man and biologically active effects]. Moscow, Nauka, 1980. 120 p.
12. Belov V. I. Enciklopediya zdorov'ya [Encyclopedia of health], Moscow, Himiya [Chemistry], 1993. 400 p.
13. Weiner E. N. Valeologiya: uchebnoe posobie [Valeology: textbook], Moscow, Nauka, 2001. 203 p.
14. Kalyu P. I. Sushchnostnaya harakteristikaponyatiya «zdorov'e» i nekotorye voprosy perestrojki zdra-voohraneniya: obzornaya informaciya [The essential characteristic of the concept of «health» and some issues ofhealth restructuring: overview information], Moscow, 1988. 305 p.
15. Kalyu P. I. Psihologiya zdorov'ya [Psychology ofhealth], pod red. [edited by] G. S. Nikiforov. St. Petersburg, Peter, 2003. 607 p.
16. Lepestkovaya diagramma [Petal diagram], URL: https://studme.org/123167/menedzhment/lepestko-vaya_diagramma «Лепестковаядиаграмма». 2022 (accessed: 04.05.2023).
Information about the author
V. N. Kokorin - doctor of technical sciences, professor, Head of the Department of Materials science and metal processing by pressure, Ulyanovsk State Technical University.
Статья поступила в редакцию 04.12.2023; одобрена после рецензирования 12.12.2023; принята к публикации 15.12.2023.
Thearticlewassubmitted 04.12.2023; approved after reviewing 12.12.2023; accepted for publication 15.12.2023
