В настоящее время интеллектуальный анализ и языки программирования являются неотъемлемой частью каждой сферы деятельности человека, и медицина не стала исключением. Язык программирования R стал незаменимым инструментом в анализе медицинских данных. Основной причиной, по которой R стал предпочтительным языком для врачей стала его сильная статистическая направленность. R предоставляет богатый набор инструментов для проведения статистического анализа, что особенно важно в медицинской области, где требуется внимательное исследование больших объемов данных для выявления закономерностей и тенденций.

Язык R и библиотеки являются стандартом de facto при публикации данных в международных высокорейтинговых научных журналах.

R обладает мощными библиотеками для визуализации данных. Такая большая база данных особенно полезна для врачей, которые часто работают со сложными медицинскими данными. Создание информативных графиков и диаграмм может существенно улучшить понимание биомедицинских данных, делая их более доступными и интерпретируемыми. Большинство библиотек и приложения для работы с языком R абсолютно бесплатны. Фактически все приложения, в которых можно работать с языком R и проводить анализ данных бесплатны.

R активно развивается и поддерживается большим сообществом разработчиков и исследователей. Это обеспечивает регулярные обновления, новые библиотеки и решения для различных задач. Для врачей это означает доступ к последним технологическим достижениям и возможность обмениваться опытом с коллегами по всему миру.

Еще одним из преимуществ R является его легкая интеграция с другими популярными программными инструментами статистической обработки данных (Statictica, SPSS) и языками программирования, что расширяет его функциональность и увеличивает его применимость в различных сценариях анализа данных.

Учитывая реалии нынешнего времени, Башкирский государственный медицинский университет разработал и открыл курс по «Интеллектуальному анализу данных в медицине на основе языка программирования R»

Курс позволяет будущим врачам освоить новую компетенцию по проведению комплексного, в том числе интеллектуального, анализа данных с использованием языка высокого уровня R. Флагманские библиотеки R как раз «заточены» на решение задач в клинической медицине, сопровождения клинических исследований. Слушатели курса освоят как базовые навыки работы с данными (фильтрацию наблюдений, селекцию данных, объединение различных таблиц по ключу, преобразование из широких таблиц в узкие и наоборот), так и более продвинутые навыки, позволяющие проводить комплексный эксплоративный анализ данных. Также слушатели освоят навыки машинного обучения и интеллектуального анализа текста, научатся работать с неструктурированной информацией, освоят принципы работы со специальными библиотеками, применяемыми именно в медицине модели анализа выживаемости, модели оценки эффекта от вмешательства и др. Отличительной особенностью программы курса от других программ в области анализа данных является введение модуля с изучением инструментов современной статистики, столь необходимых при проведении исследовании в области доказательной медицины.

Языка программирования R активно применяется для создания различных приложений в медицине и науке о данных. Ниже представлены некоторые примеры приложений, разработанных с использованием языка R:

1. Shiny — это веб-фреймворк для создания интерактивных веб-приложений на языке R. В медицине применяется как интерактивные дашборды для мониторинга пациентов, отслеживания эффективности лекарств, визуализации результатов клинических исследований.


2. Bioconductor — это открытая коллекция пакетов R для биоинформатики и анализа биологических данных. В медицине применяется как анализ геномных данных, выявление генетических мутаций, исследование молекулярных особенностей заболеваний.


3. Caret (Classification and REgression Training) - пакет R для обучения машинного обучения и подбора моделей. В медицине применяется как разработка моделей прогнозирования заболеваний, предсказание эффективности лечения.

4. Survival - пакет для анализа выживаемости и времени до события. В медицине применяется как анализ выживаемости пациентов, оценка эффективности лечения на основе выживаемости.


5. Ggplot2 - пакет для создания графиков и визуализации данных. В медицине применяется как визуализация распределения параметров здоровья, трендов заболеваемости, графики эффективности лечения.


6. ROpenSci - коллекция R-пакетов для открытой науки и исследований. В медицине применяется как разработка инструментов для открытого доступа к медицинским данным, обмена научной информацией.


7. Dygraphs - пакет для создания интерактивных временных рядов. В медицине применяется как визуализация динамики параметров здоровья пациентов во времени.

На протяжении всего периода развития человечества ученые пытаются создать модели, описывающие свойства материального мира. Модель любого наблюдаемого в природе явления или процесса – это материальное или абстрактное воплощение нашего представления о системе или о процессе. Можно сказать, что любая закономерность, существование которой твердо установлено экспериментально, представляет собой модель. Естественно, что объяснение наблюдаемых явлений всегда возможно лишь на уровне существующих знаний. Поэтому модель всегда представляет собой абстракцию, которая со временем постоянно уточняется по мере развития науки и техники, появления новых экспериментальных методов и технических средств.


Биомедицинское моделирование является лишь малой частью единых подходов и методов моделирования. Под моделью обычно подразумевается некий материальный или виртуальный объект, замещающий в процессе изучения объект-оригинал, сохраняя типичные для конкретного исследования черты.

Биомоделирование является процессом представления, отображения, реализации системы, структуры или программы, в результате которого мы получаем новую информацию об объекте. Биомоделирование включает использование методов самых различных областей знания: биологии, медицины, физики, химии, математики и т.д.

Биомедицинское моделирование является важным инструментом познания принципов системной организации, влияющих на функции человека и животных. Помимо экспериментальных и генетических биомоделей на животных различных генетических линий, для изучения закономерностей протекания последующих процессов в будущем человека или животных в настоящее время широко применяются математические и компьютерные модели. Эти модели имеют преимущества перед другими статистическими биомоделями, так как для получения новых научных знаний не требуется проведение большого количества сложных экспериментов на животных. Использование в научных исследованиях методов математического и компьютерного моделирования и получение новых знаний о механических изучаемых процессах путем проведения вычислительных экспериментов на компьютере — это новое направление в биомедицинской науке.
Учитывая востребованность данной области знаний, Башкирский государственный медицинский университет разработал и открыл курс «Математическое и компьютерное моделирование в биомедицине». Основной целью курса является обучение основам построения математических и компьютерных моделей процессов, происходящих в биофизических системах с использованием современных инженерных пакетов моделирования.

Курс рассматривает общие вопросы построения моделей объектов окружающего мира. Описываются стандартные компоненты систем автоматического проектирования и разработки (САПР), а также приводится алгоритм построения компьютерной модели в пакетах.

Во втором модуле курса рассматриваются вопросы построения и редактирования геометрических моделей на основе медицинских изображений (КТ, МРТ). Приводится также обзор современных программных продуктов для работы с DICOM файлами и 3D моделями.

В третьем и четвертом модуле курса рассматриваются вопросы постановки сложных задач с учетом множества типов взаимодействия одновременно. Например, взаимодействие потока крови со стенками сосуда, деформация импланта с учетом теплового воздействия и так далее.

Материалы данных модулей позволят обучающимся ознакомиться с основными законами механики твердого тела и гидродинамики, использующимися при описании биологических процессов в организме человека. Основной упор сделан на изучение различных течений и их взаимодействие со стенками и препятствиями. В результате обучения, слушатель сможет самостоятельно создавать компьютерные модели таких процессов, как кровоток в сосудах, взаимодействие тканей и имплантируемых конструкций, тепловое взаимодействие тканей и других.
Последний модуль обучающего курса полностью посвящен решению практических задач из различных областей биологии и медицины.

Таким образом математическое и компьютерное моделирование играет важную роль в медицине, позволяя ученым и врачам лучше понимать и предсказывать различные аспекты заболеваний и лечения. Оно позволяет проводить эксперименты в виртуальной среде, что снижает риски и затраты, при этом, однако, необходимо учитывать ограничения моделей и принимать во внимание индивидуальные особенности пациентов. В целом, математическое и компьютерное моделирование является мощным инструментом, который помогает улучшить качество медицинской практики и разработать новые методы лечения.