CC BY
35
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 158-167
УДК: 577.3 DOI: 12737/25253
ПРОБЛЕМА ВЫБОРА АБСТРАКЦИЙ ПРИ ПРИМЕНЕНИИ БИОФИЗИКИ В МЕДИЦИНЕ В.М. ЕСЬКОВ, О.Е. ФИЛАТОВА, В.В. ПОЛУХИН
БУ ВО Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутский государственный университет»,
г. Сургут, пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, 628400, Россия
Аннотация. Рассматриваются основные абстракции из физики (материальная точка, траектория, статистическая функция f(x), энтропия E) и возможности их применения в изучении различных объектов живой природы. В первую очередь это касается медицины, биологии, психологии, где наблюдается непрерывная хаотическая динамика любых параметров Xi, описывающих гомеостаз в норме и при патологии (нет стационарных значений в виде dx/dt=0 или Xi=const). Одновременно показывается и отсутствие статистической устойчивости для сложных биосистем (complexity). Последнее приводит нас к неопределенности 2-го типа и к необходимости рассчитывать параметры квазиаттракторов. Если статистическая функция f(x) для одного и того же человека (находящегося вы неизменном состоянии, в одном гомеостазе) показывают хаотические изменения (fi(Xi) f fi+i(x)), то параметры квазиаттракторов, наоборот, сохраняются в рамках стохастики и в рамках новой теории хаоса-самоорганизации. Возникают другие абстракции (квазиаттракторы, неопределенности 1-го и 2-го типа) и другие законы поведения xi. Одновременно иным образом ведет себя и энтропия E.
Ключевые слова: хаос, сложность, самоорганизация.
PROBLEM OF A CHOICE OF ABSTRACTIONS: APPLICATION THE BIOPHYSICS IN MEDICINE
V.M. ESKOV, O.E. FILATOVA, V.V. POLUKHIN Surgut State University, Surgut, Lenin Avenue, 1, Surgut, 628400, Russia
Abstract. The basic abstractions of physics (material point, trajectory, statistical function f(x), entropy E) and their application in study of various objects of nature are being under discussion. First of all it concerns medicine, biology, psychology, where there is continuous chaotic dynamics for any of the parameters xi that describe homeostasis in norm and at a pathology (no stationary values in the form dx/dt=0 or xi=const). At the same time the lack of statistical robustness for complex biological systems (complexity) has been showed. This leads us to uncertainty of the 2nd type and to the need to calculate the parameters of quasi-attractors. If the statistical function f(xi) for one person (reside in an unaltered state and within the homeostasis) shows chaotic changes (fi(xi) f fi+1(xi)), the parameters of quasi-attractor, by contrast, remain within the stochastic as well as in the new theory of chaos self-organization. There are other abstractions (quasi-attractor, the uncertainty of the 1st and 2nd type) and other laws of conduction of x;. At the same time the entropy E behaves otherwise.
Key words: chaos, complexity, self-organization.
Введение. В современной физике и математике несколько столетий существует абстракции, которые отсутствуют в реальной природе. Мы активно пользуемся понятием точки (материальной точки в физике), линиями, физическими телами (состоящими из точек), уравнениями, которые описывают движение этих точек и тел, но при этом мы понимаем границу абстракции, границу применения этих абстракций. В квантовой механике нам тоже пришлось перейти уже от понятия материаль-
ной точки (квантовой частицы) к принципу неопределенности Гейзенберга. В этом случае мы не оперируем с точными значениями сопряженных величин (например, координатой х=хг(1)) и импульсом Х2(Ь), а работаем с неравенствами. Однако, любое неравенство сразу допускает множество значений переменной х(Ь), а это рождает неопределенность в значениях х [1,4,5,9,12].
Использование абстракций на макроуровне уместно до тех пор, пока мы не переходим на
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 158-167
микроуровень, где определенность теряется и появляется принципиальная неопределенность. От этой неопределенности невозможно избавиться и сейчас физика и математика вполне успешно используют понятия вероятности. Например, в квантовой механике ввели новые функции ф и матрицы плотности для описания различных квантовых объектов. На макроуровне классическая механика и функциональный анализ остаются незыблемым фундаментом всей науки. Это создает определенную иллюзию успешности применения уравнений и даже статистических функций распределения f(x) в описании сложных биосистем (complexity) [3,4,7,8,10,11,14,17,18,20].
Последние 50-60 лет целый ряд ученых подходили к границам применимости функционального анализа в описании биосистем, но никто эту границу так и не перешел. В своем известном произведении «Конец определенности. Время, хаос и новые законы природы» [23] I.R. Prigogine впервые однозначно декларировал окончание детерминизма и в описании complexity (сложных биосистем), но сам эту границу нобелевский лауреат не перешел и остался в пределах стохастики и динамического хаоса Лоренца. Вместе с тем реальные биосистемы обладают столь необыкновенными математическими (и физическими) свойствами, что их крайне сложно становится теперь описывать в рамках и детерминизма (функциональный анализ), и стохастики (вместе с динамическим хаосом Лоренца) [6-8,10,11]. Неопределенность биосистем (complexity) выходит сейчас за границы детерминистской и стохастической науки (ДСН) и мы вынуждены уходить в область хаоса при описании complexity [3,6-8,10-12,14,17-21].
Каковы же реальные особенности систем третьего типа (СТТ) по W. Weaver [24], complexity по I.R. Prigogine [23] и эмерджентных систем по J.I. Weller [25]? Чем эти системы - СТТ, которые сейчас мы обозначаем как гомеостатиче-ские системы [3-12,14], отличаются от всех известных современной физики и техники объектов (систем, предметов, явлений)? Что такого особого в динамике поведения СТТ-complexity, почему их невозможно изучать в рамках законов и понятий современной ДСН? Почему эти объекты и системы требуют других понятий, определений и законов их поведения? Ответы на эти вопросы скрыты в фундаментальных понятиях (и законах) движения и покоя, в не-
определенностях 1-го и 2-го типов, которые сейчас изучаются в современной физике и биофизике, в новой трактовке традиционных понятий точки, скорости, подобия и неизменности (стационарности), в новой трактовке понятия гомеостаза и эволюции [1,5-9,12].
Рассмотрим основные проблемы, которые возникают, если мы будем и дальше применять в биомедицине устоявшиеся понятия точки, линии, стационарности и определенности (или неопределенности) в динамике поведения СТТ-сотр\ех1Ту, гомеостатичных систем, с позиций традиционной ДСН.
Понятие точки и стационарности (неизменности) для СТТ-сотр/ехйу с позиций ДСН с позиций ДСН. Поскольку в классической механике (а это основа физики, которая имеет тысячелетнюю историю, начиная с Архимеда) одним из основных понятий является точка, то мы и начнем рассмотрение новой теории хаоса - самоорганизации (ТХС) с этого старого понятия - точки. Очевидно, что любой биообъект невозможно представить точкой, т.к. всегда имеется некоторые размеры у клетки, организма (тела человека, например) и целой популяции (она занимает некоторый ареал). Абстрактно можно считать эти объекты (клетка, человек, экосистема) точками, но это будет очень грубая абстракция, и мы от нее отказываемся в ТХС [2,4,5,8-12].
С другой стороны, все эти биосистемы являются сложными динамическими системами и у них имеются различные характеристики Х{ (вес, объем, скорость движения, химический состав и т.д.), которые можно сгруппировать в виде некоторого вектора состояний х=х(Ь)=(хг, х2, .хт)Т в некотором абстрактном фазовом пространстве состояний (ФПС), размерность которого будет т. Отметим, что любое биологическое тело, как физическая точка, всегда имеет некоторую координату хф в нашем физическом пространстве (в общем случае это координаты х, у, г) и у этой одной координаты хг можно определить скорость ее изменения х2= х2(1)=йх/йь и ускорение хз=йх2/йь. Все эти три фазовые координаты Х1, Х2 и х3 образуют трехмерное фазовое пространство (т=3) и в этом ФПС можно рассматривать движение тела (биообъекта) как движение материальной точки. Именно это мы сейчас и будем делать в новой биомеханике [1,4,12,15], где достаточно иметь
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ - 2017 - Т. 24, № 1 - С. 158-167 JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 158-167
только вектор x(t)=(xi, X2)T, т.е. будем использовать фазовую плоскость.
В более общем случае, фазовыми координатами уже будут реальные (физические) координаты вектора x=x(t)=(xi, X2,X3)T, который будет описывать движение клетки или тела человека в реальном пространстве. А эти x¡ будут описывать реальные (в биологии, химии, медицине при патологии) состояния организма (например, человека) в некотором m-мерном ФПС. Например, в медицине, в простейшем случае, такими состояниями будут: температура тела человека x¡=T°C, его частота сердечных сокращений (ЧСС) x2=x2(t), диастолическое артериальное давление x3 - ДАД и систолическое давление x4 - САД. Это уже будут динамические переменные физиологического состояния (не физического, как для вектора (x¡, x2)T, и это будут фазовые координаты биосистемы в ФПС [2,4-9,12]).
По таким четырем фазовым координатам, можно определить состояние организма конкретного человека в ФПС (и реально, в медицине). Если у человека x¡=39°C, или x2(t)=30, или x5=20, или x4=240, то вам реально могут выписать листок временной нетрудоспособности (освободят от работы) или срочно направят на обследование. Эти координаты всего вектора x(t)=(xi, x2,x3,x4)T выходят очень далеко за параметры средних значений (нормогенеза) и вполне вероятно, что у человека развивается патологический процесс в организме. Сигналом такой патологии является уход этого четырехмерного (m=4) вектора состояния организма в другую область ФПС, назовем ее квазиаттрактор (КА) патогенеза, где организм долго не может пребывать (нельзя год иметь x¡=390C).
В этих случаях мы говорим всего об одной точке вектора x(t) в таком четырехмерном ФПС. Таким образом, сейчас, в рамках новой ТХС, мы можем говорить об абстрактных точках, которые реально описывают фактическое состояние биосистемы (у нас - это гомеостаз организма). Однако, мы сейчас будем употреблять слово «условно» и эта условность не носит характер условности материальной точки (МТ) в физике. В физике МТ действительно условна, т.к. тело в реальном физическом пространстве не может занимать конкретную (одну) координату (x¡, y¡, zi), тело всегда имеет размеры и определяется в физическом трехмерном пространстве размерами Ax¡, Ay¡, Az¡ (в данный
момент времени t¡). Эта область v=Ax¡ Ay¡ Az¡ s в реальном пространстве ограничивает положение тела, а в ФПС, в ограниченном пространстве (объеме ФПС), мы уже точно знаем, что тело движется, его вектор x(t) внутри КА.
Таким образом, если мы говорим об абстракции МТ в физике, то абстрактно (гипотетически) сжимаем в точку реальные отрезки (размеры тела в пространстве x, y, z), т.е. Ax¡^x¡, Ay¡^y¡ и Az¡^-z¡. Сразу возникает проблема, что считать этими гипотетическими координатами x¡, y¡, z¡? Куда сжимаются отрезки в реальном физическом пространстве? Напомним, что, если мы имеем дело со стохастикой, то анализируем статистические характеристики (статистическое математическое ожидание <x¡> , дисперсии Dx и т.д.), или их аналоги для непараметрических распределений (медианы, моды, центильные оценки и т.д.). В таком случае имеются некоторые механизмы сжатия такой неопределенности и получения некоторой «точки» (общей цифры) для каждой координаты x. Для ФПС мы будем говорить о сжатии Ax¡ в некоторою точку - координату центра отрезка Ax¡, например, но эта точка имеет мало информации, нам необходимы параметры КА [1,3,8,10,11,14,15].
Что мы в этом случае имеем в биомедицине, экологии, психологии и др. неточных науках (социология, политология и т.д.). Как нам можно сжать информацию до «точки»? Последние 100-150 лет вся биомедицина (и др. «науки») использовали традиционный математический аппарат в виде теории вероятности и математической статистики. В рамках такого аппарата мы работаем с выборками x¡ всего вектора состояния организма человека (ВСОЧ) в виде x=x(t)=(x¡, x2,... xm)T, где каждый человек в данный момент времени t=to) будет представлен конкретной точкой x(to) в ФПС [4-9,12].
Именно этой (одной!) точкой, как абстрактной характеристикой состояния организма человека (т.е. ВСОЧ), сейчас активно и повсеместно пользуется вся медицина. Пациент пришел к врачу на прием и он один раз у него измерит температуру тела x¡, x2 - ЧСС и т.д. один раз сдаст анализы (если они среднестатистические) и т.д. Все произойдет один раз. В более широком смысле у человека будут что-то наблюдать более длительно и получать некоторую выборку, для которой найдут ее статистические характеристики (<x>, Dx и т.д.). Стати-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 158-167
стикой медицина пользуется, но реже (нет массовости), чем разовыми (единичными) измерениями. Для каждого человека (со средним образованием) понятно, что одна точка x1 не может представлять всю выборку xi, но врачу достаточно этой информации (о том, что конкретное x; не попало в V патологии в ФПС, например, температура тела не выше 370C).
Подчеркнем, что в случае одной точки x(t0) в ФПС и в случае со статистикой (в этом случае получается одна выборка координат xi) - мы будем иметь некоторое разовое (для конкретного t=te или для конкретного интервала времени At0) представление о динамике поведения очень сложного объекта: гомеостаза организма конкретного человека в ФПС. Представление одной точкой x(t0) или одной выборкой в ФПС конкретного человека до настоящего времени всех вроде устраивало (так живет медицина). Но с математической точки зрения это абсурд, чепуха.
Действительно, если мы твердо знаем, что одна точка не имеет информационного значения (т.к. мы должны иметь дело только с распределением, с выборкой), то судить о состоянии организма человека по одной точке x(t0) это все равно, что утверждать: x(t0) является математическим ожиданием <x> (или медианой). Для математики это очень грубые утверждения и оно гораздо хуже, чем утверждение для физики: клетка - это математическая точка. С какой-то вероятностью можно утверждать (если нам известна выборка), что x(t0) попало в доверительный интервал <Ax> или в интервал одной сигмы. Но говорить, что x(te)= <x> - это очень грубо. Но медицину это устраивает (может по этой причине и смертность на Земле такая высокая?). Информация о том, что x; не попадает в область V ФПС, где находится человек с патологией - это уже информация (полезная, но не точная!).
Другое дело, если мы описываем выборки и в рамках стохастики нашли статистические функции распределения f(x), их статистические характеристики и т.д. Здесь математики (и физики, биологи) успокаиваются, все нормально, мы имеем обычный для физики объект, найдены статистические функции f(x). Так это было до начала 21-го века, до момента появления ТХС и третьей парадигмы естествознания. В ТХС, в отличие от «Конца определенности...» [23] I.R. Prigogine (который говорил о конце детерминизма в изучении СТТ-complexity), мы
сейчас говорим о конце определенности в отношение стохастики (и теории динамического хаоса). Наступает конец определенности для стохастики в ее описание сложных биосистем и это означает конец определенности для всей ДСН. Если мы будем отказываться от статистических функций f(x), их числовых характеристик - спектральных плотностей сигнала (СПС), автокорреляции A(t) и т.д., то мы выйдем за пределы современной ДСН [3,8,10-12,17-20].
Этот конец определенности связан с особыми свойствами самих биосистем (complexity), тогда не только точка x(te) не может представ -лять состояние гомеостатической системы -СТТ (ее гомеостаз), но и любая выборка x; начинает демонстрировать хаотическую динамику своих статистических функций распределения f(x) спектральных плоскостей сигнала, автокорреляцией и различных других статистических характеристик. Математически это означает следующее: как одна точка x(t0) не может представлять всю возможную выборку параметров xi всего вектора состояния x(t) для СТТ, так и любая (одна) выборка параметра x;, т.е. любых xi всего x(t), не может представлять гомеостаз СТТ. Любая разовая f(xi) не может представлять весь хаотический калейдоскоп всех fi(xi) для СТТ, находящейся в одном гомеостазе.
Это означает отсутствие статистической устойчивости статистических функций распределения f(x) для любых xi, образующих весь вектор x(t) в ФПС. Если одна точка в ФПС в виде x(t) не представляет все многообразие динамики поведения СТТ, что фактически, пытался сказать I.R. Prigogine в своей итоговой монографии «Конец определенности. Время, хаос и новые законы природы» [23], то мы сейчас говорим о том, что одна выборка x;, ее f(x), ее статистические характеристики (СПС, A(t), фрактальные размерности) не могут представлять гомеостаз СТТ. Это пытался сформулировать в 30-х годах W.B. Cannon (давая определение го-меостаза) и П.И. Анохин, формулируя основные представления о функциональных системах организма (ФСО) человека [4,5,8-12,17,18,20] (там он говорил о полезном для организма эффекте, т.е. фактически о поддержании неизменного гомеостаза). Однако оба эти физиолога не давали определения гомеостаза, не представляли качественно его возможную (хаотическую) динамику в ФПС, как мы сейчас это делаем в ТХС, в новой теории гомеостатических
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 158-167
систем. Оба физиолога никакой количественной меры своему (особому) пониманию неустойчивости гомеостаза и ФСО не представили (как понятия и как свойства СТТ). СТТ-complexity пытались описать в рамках динамического хаоса (гипотеза I.R. Prigogine, J.A. Wheeler, M. Gell-Mann), но это было ошибкой. Были просто ощущения неустойчивости xi, описывающих гомеостатические систему (любая ФСО - это базовый представитель гомеостатических систем). Более того, спустя 10 лет в 1947 г. Н.А. Бернштейн тоже пытался это доказать, выдвинув гипотезу о «повторении без повторений» в организации движений, но остался на тех же позициях, что и П.К. Анохин, W.B. Cannon, т.е. на позициях стохастики и всей ДСН, они не представили никаких доказательств особой (не стохастической) неустойчивости СТТ-complexity, гомеостатичных систем, ФСО -в виде нервно-мышечной системы (НМС) у Бернштейна. Вся современная биология, медицина, психология, экология (и т.д.) остаются в пределах ДСН, т.е. стохастики. Даже 50 лет спустя, в 1997 г. I.R. Prigogine, отрицая возможности детерминизма (именно это он обозначил как «конец определенности»), полностью полагался на реальность статистической устойчивости. Однако в ТХС мы говорим о том, что полученная выборка x; и ее статистические характеристики (например статистическое математическое описание <x*>) являются единичными и случайными величинами. Мы можем получать распределения <x/> для многих j-x (/>225 у нас) повторов регистрации выборок xi и при этом сами распределения (их статистические характеристики) оказываются хаотически изменяются (у них нет статистических повторов).
При таком хаосе f(x), СПС, A(t), <x*> и т.д. использовать любое <x/> для любой j-й выборки, это все равно, что говорить в стохастике (см. выше пример с медициной) о точке x(t0), которая якобы является средним значением xi, т.е. утверждать, что x(te)= <x/> для любой j-й выборки (которую медики все-таки так и не определяют, а работают с разовыми измерениями x(te). Очевидно, что если врач обходится одной точкой (считая, что x(t0)= <x/*>), то можно говорить, что любая (одна!) выборка x; показывает состояние диагностического признака xi любого пациента. Именно это сейчас и происходит во всей медицине, что делает ее очень приближенной, тривиальной наукой, а также в
биологии, психологии, экологии и т.д.
С математической точки зрения мы сейчас в театре абсурда. Одна точка представляет статистическое распределение (находимся на приеме у врача), и одно распределение (одна выборка) представляет гомеостаз кардио-респираторной системы (КРС) или нервно-мышечной системы (НМС) и других функций человека. Этот абсурд у нас продолжается уже 100-150 лет и мы с этим миримся, чтобы не разрушать стройное здание ДСН. Мы живем в мире иллюзий, в мире, который мы сами построили для себя (в первую очередь, это касается человека, его организма, психики, его социумов, экономика и биосферы Земли в целом). Этот вымышленный мир существует в угоду физике и математике, т.к. это точные науки и медицина уверена, если мы будем использовать методы этих наук (т.е. ДСН), то и сама медицина (психология, биология) тоже будут точными науками.
Мир иллюзий в изучении СТТ-complexity (гомеостатических систем) создан человеком и он базируется на абстракциях: одна точка - это статистическое математическое ожидание (x(te)= <x/*>), одна выборка, ее f(x) - это реальное описание гомеостаза, динамики гомеостатиче-ских систем, СТТ-complexity. Все протекает по примитивному сценарию элементарного упрощения и тогда возникает вопрос: до каких пор это будет продолжаться? Когда физика и математика вступят в противоречие с реальными свойствами СТТ-complexity, где dx/dtf0, x;fconst и fj(x;)ffj+i(x;)? В реальном мире гомео-статических систем (биомедицинских систем в первую очередь) точные науки (физика и математика) не могут работать, они представляют разовые точки и разовые (уникальные) выборки [1-12,15].
Ответы на эти вопросы очень просты: это произойдет тогда, когда наука увидит выгоду в ТХС, третьей парадигме и откажется от своих иллюзий. Когда точка (одна) и облако (выборка, тоже одна) не будут (не смогут) являться характерными абстракциями в биомедицине, и врачи будут вынуждены перейти на индивидуальную медицину. В этом случае придется повторять измерения (одинаковые) у одного и того же человека и при этом мы не получим одинаковые значения f(x), СПС и т.д. Все это легко изучить в задачах движения, т.е. в первую очередь в биомеханике, и затем можно перейти к
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 158-167
описанию движения и вектора состояние го-меостаза (для любых ФСО по П.К. Анохину). От реального физического движения х=х(Ь) мы можем перейти к абстрактному движению х(Ь) в ФПС, где время t будет отсутствовать (в явном виде), а мы будем наблюдать фазовую траекторию х(г) в ФПС.
Это потребует пересмотра наших понятий и представлений о работе КРС, НМС, других регуляторных систем, но в первую очередь это коснется базовых принципов работы головного мозга и всей центральной нервной системы (ЦНС). Ведь именно ЦНС организует работа ФСО, гомеостаза всего организма и без изучения ЦНС мы не сможем показать принципы жизнедеятельности гомеостатических систем, эволюцию гомеостаза с возрастом, при развитии заболевания и дальнейшем выздоровлении (под действием лечебных мероприятий). Следовательно, это проблема всей медицины, геронтологии, экологии и психологии человека, всей биологии в целом [13,16,22].
Неустойчивость гомеостаза - это эволюция. Наступает эпоха понимания абсолютной неустойчивости и неопределенности любых живых (гомеостатических) систем. Это потребует, в первую очередь, пересмотра фундаментальных понятий и абстракций биомедицинских системах. Если реально любой биологический или психический параметр х, всего вектора состояния биосистемы х(Ь) в т-мерном ФПС демонстрирует вариацию, а мы довольствуемся только одной точкой х(Ьо) из целого отрезка Дх,д на оси х, то сразу возникают математические вопросы: насколько это корректно (сжать Дх, до одной (произвольной) точки х^о), лежащей внутри Дх,) ?
Если в медицине нам достаточно проверить, что х^о) не принадлежит Д х,, т. е. вариации х,п, которая соответствует патологии, то сразу возникает вопрос: а проверены остальные х,(г=1,2,...,т)? Может для х{ мы попадем в патологический интервал Дх,д и человек реально был больным (а мы его занесем в область саногенеза по одному параметру х,л, который мы сжали в точку)? Где граница на числа ¡6(1,т), сколько таких х, необходимо регистрировать и изучать, если мы пренебрегаем вариаций Дх,?
Где находится граница наших допущений, наших незнаний, а точнее нежелание знать о реальных изменениях всех х, всего вектора хф?
Очевидно там, где находится граница жизни и смерти конкретного пациента, для которого мы вариацию сжимаем в точку x(t0) или огромный набор (хаотических) статистических функций распределений f(x) заменяем одной (конкретной и уникальной) fj(x). При этом мы твердо уверены, что следующая выборка f+i(x) не будет похожа на предыдущую, т.к. f(x)f(x) [1-12].
Игнорирование вариаций (одной выдержки) Xi, превращение выборки Xi в одну (случайную!) точку x(to), приводит нас к ошибке (а какую вариацию из всех j-х надо сжимать в точку?). Выбор из множества (всех j-х) параметров xt определенных в медицине, сейчас происходит хаотично (по догадке врача), хотя мы разработали строгую процедуру регистрирования динамических признаков Xi на базе ТХС (это один подход) и на базе нейроэмуляторов (НЭВМ) - это другой подход. Пока в медицине ни одним из этих подходов широко не пользуются. Все происходит в рамках озарения (догадки, опыта). В общем, все привыкли, что медицина - это искусство, а в искусстве есть народные артисты и дилетанты, а это уже лотерея для пациента.
Мы сейчас с легкостью используем одну точку x(t) вместо необходимой выборки и одну выборку (уникальную неповторимую) из множества других выборок xi для одного и того же пациента (в одном, неизменном гомеостазе). Пока врачей такая ситуация устраивает. Однако, если мы переходим на индивидуальную медицину, если мы будем повторять измерения любого динамичного признака Xi много раз и получать их (xi) выборки, то мы сразу попадаем в область хаоса эффекта Еськова-Зинченко [17]. Здесь уже нельзя использовать одну выборку xi, одну ее статистическую функцию f(x), одну ее числовую характеристику (СПС, A(t), фрактальные размерности и т.д.). Мы должны переходить в область третьей парадигмы, в область ТХС [7].
Тогда мы будем вынуждены рассчитывать облака Xi в ФПС (а не сжимать их в точку x(t0) и не представлять их статистическими функциями (разовыми) f(xi), находить КА, использовать НЭВМ для разрешения неопределенностей 1-го и 2-го типа и переходить в аппарат ТХС. Здесь уже возникают другие понятия стационарности (это уже не dx/dt=0 и Xi=const) в виде непрерывного хаотического движение вектора состояния биосистемы. Это движение x(t) происходит в рамках КА и это уже определяет новое понятие гомеостаза. В этом понятии нет стационарных
10иККЛЬ ОБ ОТШ МЕБТСЛЬ ТЕСЫК0ШЫЕ8 - 2017 - V. 24, № 1 - Р. 158-167
режимов хф, т.е. дх/дЛфО непрерывно, здесь нет статистической устойчивости выборок диагностических признаков х, т.к. )х)ф[пг(х) для любых )-х выборок х1 (а если такое равенство и возникает, то частота такого события не превышает для тремора Р*тр<0,01, а для кардиоин-тервалов (КИ) Рки<0,04).
В качестве иллюстрации всему сказанному представим только одну матрицу парных сравнений выборок КИ (регистрация не менее 5 мин и число КИ пХ300). Легко видеть из табл., что число пар совпадений к выборок к=16, что значительно меньше доверительной вероятности в=0,95. Последняя используется в статистике при сравнении одинаковых событий (если из 100 испытаний число одинаковых будет более 95, то мы говорим о равенстве выборок). В табл. частота совпадения пар Р*=16/105, т.е. очень малая величина и говорить о повторении событий (совпадениях КИ) нет никакой возможности.
Таблица
Матрица парного сравнения выборок кардиоин-тервалов испытуемого ГДВ (число повторов измерений N=15), использовался критерий Вил-коксона (уровень значимости р<0.05, число совпадений к=16)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00
2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.19 0.33 0.00 0.00 0.00
3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 0.00 0.00 0.48 0.00 0.86 0.02 0.00 0.00 0.00 0.02 0.03 0.39 0.00 0.00
5 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.81 0.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
6 0.00 0.05 0.91 0.86 0.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 0.00 0.40 0.00
7 0.00 0.00 0.01 0.02 0.00 0.05 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
8 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.00 0.02 0.56 0.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
9 0.00 0.00 0.00 0.00 0.84 0.00 0.01 0.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.45 0.00 0.00 0.63 0.99 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00
11 0.00 0.19 0.00 0.02 0.00 0.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.55 0.00 0.19 0.00
12 0.00 0.33 0.00 0.03 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.55 0.00 0.00 0.00
13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
14 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
15 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Более того, число пар КИ, которые совпадают (это означает, что такие две выборки можно отнести к одной генеральной совокупности), не превышает обычно 3 или 4. В этом случае мы имеем )х)=^+1(х) и в табл. у нас всего таких пар к)+г=3. В общем случае частота такого события Р*^0,04. Следует отметить еще одну статистическую особенность для КРС: если мы возьмем группу из одинаковых по гомеостазу (и возрасту) людей, то число пар совпадений в
группе из 15-ти человек ничем не будет отличаться от матрицы (и ее к) при 15-ти повторах выборок КИ у одного и того же человека.
Хаос КИ любого человека мало чем отличается от хаоса КИ группы людей. Как тогда вообще можно различать каждого человека в рамках стохастики? Их матрицы (для КИ) практически не различаются. Имеются различия в матрицах и их к для разных гомеостазов. Например, кг до нагрузки и к2 после физической нагрузки. Или кг и к2 для двух разных возрастных групп испытуемых, которые могут различаться.
В целом, статистика очень слабо выявляет различия гомеостаза КРС, НМС и других ФСО. Использование же расчетов КА (когда от условной точки мы переходим к облаку в ФПС) сразу нам показывает различия в гомеостазе здорового и больного человека, для двух разных возрастных групп, для людей, находящихся в различных физиологических состояниях.
Заключение. Подводя итог всему сказанному следует отметить: статистика в оценке параметров х, диагностических признаков, описывающих гомеостаз, демонстрирует весьма низкую эффективность в оценке гомеостаза. Более того, сейчас мы даем новое понимание гомеостаза, когда статистические функции выборок х{ для всего вектора х(Ь) демонстрируют непрерывный хаотический калейдоскоп статистических функций распределения х). Тогда [(х)ф-%г(х) с вероятностью в^0,95 и это мы определяем как неопределенность 2-го типа (статистика не работает в оценке гомеостаза).
В этом случае невозможно описывать состояние биосистемы (СТТ-сотр\ехйу) не только точкой х(Ьо) в ФПС, но и любой статистической функцией распределения [(х). Наступил конец определенности для стохастики (это касается не только [(х), но и СПС, А(Ь), фрактальных размерностей и т.д.). Мы уходим в область хаоса и самоорганизации, где работам с квазиаттракторами, гомеостазом, эволюцией, СТТ и неопределенностями 1-го и 2-го типов.
Возникают другие абстракции (вместо точек, линий и статистических функций распределения [(х), СПС и А(Ь) и т.д.). Возникает понятие квазиаттрактора, но это уже другая медицина, биология, психология. Это другой мир - мир живых, гомеостатических систем. В этом многомерном мире ФПС мы можем иным образом оценивать
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 158-167
статику (неизменность) и кинематику (движение КА в ФПС). В этом мире не работает термодинамика неравновесных систем I.R. Prigogine, а энтропия Е Шеннона может вообще не изменяться (при переходе из одного гомеостаза в другой).
Литература
1. Бетелин В.Б., Еськов В.М., Галкин В.А., Гаври-ленко Т.В. Стохастическая неустойчивость в динамике поведения сложных гомеостатических систем // Доклады академии наук. 2017. Т. 472, № 6. С. 642-644.
2. Горбунов Д.В., Клюс Л.Г., Алексенко Я.Ю., Ворошилова О.М. Энтропия в анализе параметров электроэнцефалограмм здорового человека и человека больного эпилепсией // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 4. С. 80-88.
3. Еськов В.М., Еськов В.В., Гавриленко Т.В., Вохмина Ю.В. Формализация эффекта «повторение без повторения» Н.А. Бернштейна // Биофизика. 2017. Т. 62, № 1. С. 168-176.
4. Еськов В.В., Филатов М.А., Филатова Д.Ю., Прасолова А.А. Границы детерминизма и стохастики в изучении биосистем - сошр1ех^у // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. №1. С. 83-91.
5. Еськов В.М., Еськов В.В., Филатова О.Е., Филатова Д.Ю. Сравнительная характеристика возрастных изменений сердечно-сосудистой системы населения севера РФ // Вестник новых медицинских технологий. 2015. Т. 22, № 3. С. 15-20.
6. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Веракса А.Н., Филатова Д.Ю. Сложные системы в психофизиологии представляют эффект «повторение без повторений» Н.А. Бернштейна // Российский психологический журнал. 2016. Т. 13, № 2. С. 205-224.
7. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатова О.Е., Веракса А.Н. Биофизические проблемы в организации движенй с позиций теории хаоса - самоорганизации // Вестник новых медицинских технологий. 2016. Т. 23, №2. С. 182-188.
8. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Хадарцев А.А., Филатова О.Е. Основы физического (биофизического) понимания жизни // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 2. С. 58-65.
9. Еськов В.М., Филатова О.Е., Проворова О.В., Химикова О.И. Нейроэмуляторы при идентификации параметров порядка в экологии человека //
ТХС - это другая наука с особым понятийным аппаратом и особыми абстракциями.
References
Betelin VB, Es'kov VM, Galkin VA, Gavrilenko TV. Stokhasticheskaya neustoychivost' v dinamike pove-deniya slozhnykh gomeostaticheskikh sistem [Stochastic instability in the dynamics of behavior of complex homeostatic systems]. Doklady akademii nauk. 2017;472(6):642-4. Russian. Gorbunov DV, Klyus LG, Aleksenko YaYu, Voroshilo-va OM. Entropiya v analize parametrov elektroentse-falogramm zdorovogo cheloveka i cheloveka bol'nogo epilepsiey [Entropy in the analysis of parameters of the electroencephalogram of a healthy person and a person with epilepsy]. Slozhnost'. Razum. Postneklas-sika. 2016;4:80-8. Russian.
Ec'kov VM, Ec'kov VV, Gavpilenko TV, Voxmina YuV. Fopmalizatsiya effekta «povtopenie bez povtopeniya» N.A. Bepnshteyna [Formalization of the effect of "repetition without repetition" NA. Bernstein]. Biofizika. 2017;62(1):168-76. Russian.
Es'kov VV, Filatov MA, Filatova DYu, Prasolo-va AA. Granitsy determinizma i stokhastiki v izu-chenii bio-sistem - complexity [The boundaries of determinism and statistics in the study of ecosystems - complexity]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;1:83-91. Russian.
Es'kov VM, Es'kov VV, Filatova OE, Filatova DYu. Sravnitel'naya kharakteristika vozrastnykh izmeneniy serdechno-sosudistoy sistemy naseleniya severa RF. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;22(3):15-20. Russian.
Es'kov VM, Zinchenko YuP, Veraksa AN, Filato-va DYu. Slozhnye sistemy v psikhofiziologii predstav-lyayut effekt «povtorenie bez povtoreniy» N.A. Bern-shteyna [Complex systems in psychophysiology represent the effect of "repetition without repetition." Bernstein]. Rossiyskiy psikhologicheskiy zhurnal. 2016;13(2):205-24. Russian.
Es'kov VM, Zinchenko YuP, Filatova OE, Veraksa AN. Biofizicheskie problemy v organizatsii dvizheny s pozitsiy teorii khaosa - samoorganizatsii [Biophysical problems in the organization of dvizheny from the positions of the theory of chaos - of self-organizing]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2016;23(2):182-8. Russian.
Es'kov VM, Zinchenko YuP, Khadartsev AA, Filatova OE. Osnovy fizicheskogo (biofizicheskogo) poni-maniya zhizni [Bases of the physical (biophysical) understanding of the life]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;2:58-65. Russian. Es'kov VM, Filatova OE, Provorova OV, Khimikova OI. Neyroemulyatory pri identifikatsii pa-rametrov po-ryadka v ekologii cheloveka [Neuroemulsifiers for
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 158-167
Экология человека. 2015. № 5. С. 57-64.
10. Еськов В.М., Филатова О.Е., Хадарцева К.А., Еськов В.В. Универсальность понятия «гомеостаз» // Клиническая медицина и фармакология. 2015. № 4 (4). С. 29-33.
11. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Еськов В.В., Филатов М.А. Хаотический подход в новой интерпретации гомеостаза // Клиническая медицина и фармакология. 2016. Т. 2, № 3. С. 47-51.
12. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Филатова О.Е., Хадарцева К.А., Литовченко О.Г. Проблема оценки эффективности кинематической характеристики вектора состояния организма // Вестник новых медицинских технологий. 2015. Т. 22, №1. С. 143152.
13. Еськов В.М., Хадарцева А.А. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Ч. VI. Системный анализ и синтез в изучении явлений синергизма при управлении гомеостазом организма в условиях саногенеза и патогенеза: Монография. Самара: ООО «Офорт», 2005. 153 с.
14. Зилов В.Г., Еськов В.М., Хадарцев А.А., Еськов В.В. Экспериментальное подтверждение эффекта «Повторение без повторения» Н.А. Бернштейна // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2017. № 1. С. 4-9.
15. Зинченко Ю.П., Хадарцев А.А., Филатова О.Е. Введение в биофизику гомеостатических систем (complexity) // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 3. С. 6-15.
16. Сидорова И.С., Хадарцев А.А., Еськов В.М., Морозов В.Н., Сапожников В.Г., Хритинин Д.Ф., Волков В.Г., Глотов В.А., Гусейнов А.З., Карасева Ю.В., Купеев В.Г., Гусак Ю.К., Папшев В.А., Гранатович Н.Н., Рачковская В.А., Руднева Н.С., Сергеева Ю.В., Тутаева Е.С., Хапкина А.В., Чибисова А.Н. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть IV. Обработка информации, системный анализ и управление (общие вопросы в клинике, в эксперименте): Монография / Под ред. А.А.Хадарцева и В.М.Еськова. Тула: Тульский полиграфист, 2003. 238 с.
17. Еськов В.М., Буданов В.Г., Стёпин В.С. Новые представления о гомеостазе и эволюции // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 3. С. 52-58.
identification of order parameters in human ecology]. Ekologiya cheloveka. 2015;5:57-64. Russian. Es'kov VM, Filatova OE, Khadartseva KA, Es'kov VV. Universal'nost' ponyatiya «gomeostaz» [The universality of the concept of "homeostasis"]. Klinicheskaya meditsina i farmakologiya. 2015;4(4):29-33. Russian. Es'kov VM, Khadartsev AA, Es'kov VV, Filatov MA. Khaoticheskiy podkhod v novoy interpretatsii go-meostaza [Chaotic approach in the new interpretation of homeostasis]. Klinicheskaya meditsina i farmakologiya. 2016;2(3):47-51. Russian. Es'kov VM, Khadartsev AA, Filatova OE, Khadartseva KA, Litovchenko OG. Problema otsenki effektivno-sti kinematicheskoy kharakteristiki vekto-ra so-stoyaniya organizma [Estimation problem of the effec-tiveness of the kinematic characteristic of the state vector of the organism]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;22(1):143-52. Russian.
Es'kov VM, Khadartseva AA. Sistemnyy analiz, uprav-lenie i obrabotka informatsii v biologii i meditsine. Ch. VI. Sistemnyy analiz i sintez v izuchenii yavleniy sinergizma pri upravlenii gomeostazom organizma v usloviyakh sanogeneza i patogeneza: Monografiya [Systems analysis, control and information processing in biology and medicine. H. VI. Systems analysis and synthesis in the study of the phenomena of synergism during control of the homeostasis of organism under the conditions of sanogeneza and pathogenesis: Monograph]. Samara: OOO «Ofort»; 2005. Russian.
Zilov VG, Es'kov VM, Khadartsev AA, Es'kov VV. Eks-perimental'noe podtverzhdenie effekta «Povtorenie bez povtoreniya» N.A. Bernshteyna [Experimental confirmation of the effect of "Re-invasion without recurrence" NA. Bernstein]. Byulleten' eksperimen-tal'noy biologii i meditsiny. 2017;1:4-9. Russian. Zinchenko YuP, Khadartsev AA, Filatova OE. Vvede-nie v biofiziku gomeostaticheskikh sistem (complexity) [Introduction to biophysics of homeostatic systems (complexity)]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;3:6-15. Russian. Sidorova IS, Khadartsev AA, Es'kov VM, Morozov VN, Sapozhnikov VG, Khritinin DF, Volkov VG, Glotov VA, Guseynov AZ, Karaseva YuV, Kupeev VG, Gusak YuK, Papshev VA, Granatovich NN, Rachkovs-kaya VA, Rudneva NS, Sergeeva YuV, Tutaeva ES, Khapkina AV, Chibisova AN. Sistemnyy analiz, uprav-lenie i obrabotka informatsii v biologii i meditsine. Chast' IV. Obrabotka informatsii, sistemnyy analiz i upravlenie (obshchie voprosy v klinike, v eksperi-mente) [System analysis, management and information processing in biology and medicine. Part IV. Information processing, systems analysis and administration (general questions at the clinic, in the experiment)]: Monografiya / Pod red. A.A.Khadartseva i V.M.Es'kova. Tula: Tul'skiy poligrafist; 2003. Russian. Es'kov VM, Budanov VG, Stepin VS. Novye predstav-leniya o gomeostaze i evolyutsii [New concepts of homeostasis and evolution]. Slozhnost'. Razum.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 1 - P. 158-167
18. Филатов М.А., Веракса А.Н., Филатова Д.Ю., Поскина Т.Ю. Понятие произвольных движений с позиций эффекта Еськова-Зинченко в психофизиологии движений // Сложность. Разум. Постне-классика. 2016. №1. С. 24-32.
19. Филатова О.Е., Зинченко Ю.П., Еськов В.В., Стрельцова Т.В. Сознательное и бессознательное в организации движений // Сложность. Разум. По-стнеклассика. 2016. № 3. С. 23-30.
20. Филатова О.Е., Русак С.Н., Майстренко Е.В., Добрынина И.Ю. Возрастная динамика параметров сердечно-сосудистой системы населения Севера РФ // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. № 2. С. 40-49.
21. Фудин Н.А., Еськов В.М., Белых Е.В., Троицкий А.С., Борисова О.Н. Избранные медицинские технологии в работе спортивного тренера (по материалам тульской и сургутской научных школ) // Клиническая медицина и фармакология. 2015. № 3. С. 56-61.
22. Хадарцев А.А., Еськов В.М., Козырев К.М., Гон-тарев С.Н. Медико-биологическая теория и практика. / Под ред. В.Г. Тыминского. Тула: Изд-во ТулГУ. Белгород: ЗАО «Белгородская областная типография», 2011. 232 с.
23. Prigogine I., Stengers I. The End of Certainty, Time, Chaos and the New Laws of Nature. New York: Free Press, 1997.
24. Weaver W. Science and Complexity. Rokfeller Foundation, New York City // American Scientist. 1948. Vol. 36. P. 536-544.
25. Wheeler J.A. Information, physics, quantum: the search for links. In Feyman and Computation: Exploring the Limits of Computers, ed A.J.G. Hey. Cambridge, MA: Perseus Books, 1999. 309 p.
Postneklassika. 2016;3:52-8. Russian. Filatov MA, Veraksa AN, Filatova DYu, Poski-na TYu. Ponyatie proizvol'nykh dvizheniy s pozi-tsiy effekta Es'kova-Zinchenko v psikhofiziologii dvizheniy [The concept of voluntary movements with positions Eskova-Zinchenko effect in psychophysiology of movements]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;1:24-32. Russian.
Filatova OE, Zinchenko YuP, Es'kov VV, Strel'tso-va TV. Soznatel'noe i bessoznatel'noe v organizatsii dvizheniy [Conscious and unconscious in the organization of movements]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;3:23-30. Russian.
Filatova OE, Rusak SN, Maystrenko EV, Dobryni-na IYu. Vozrastnaya dinamika parametrov serdechno-sosudistoy sistemy naseleniya Severa RF [The dynamics of the parameters of the cardiovascular system of the population of the north RF dependent on age]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;2:40-9. Russian.
Fudin NA, Es'kov VM, Belykh EV, Troitskiy AS, Bori-sova ON. Izbrannye meditsinskie tekhnologii v rabote sportivnogo trenera (po materialam tul'skoy i sur-gutskoy nauchnykh shkol) [Selected medical technologies in the work of a sports coach (based on materials from the Tula and Surgut scientific schools)]. Klinicheskaya meditsina i farmakologiya. 2015;3:56-61. Russian.
Khadartsev AA, Es'kov VM, Kozyrev KM, Gonta-rev SN. Mediko-biologicheskaya teoriya i prak-tika. Pod red. V.G. Tyminskogo. Tula: Izd-vo TulGU. Belgorod: ZAO «Belgorodskaya oblastnaya tipografiya»; 2011. Russian.
Prigogine I, Stengers I. The End of Certainty, Time, Chaos and the New Laws of Nature. New York: Free Press; 1997.
Weaver W. Science and Complexity. Rokfeller Foundation, New York City. American Scientist. 1948;36:536-44.
Wheeler JA. Information, physics, quantum: the search for links. In Feyman and Computation: Exploring the Limits of Computers, ed A.J.G. Hey. Cambridge; MA: Perseus Books; 1999.
