Проблемы ИТ- подготовки специалистов непрофильных специальностей

Жижин Константин Сергеевич,
д.м.н., заместитель директора по научно-методической работе (rbmk@rambler.ru)
ГОУ СПО РО «Ростовский базовый медицинский колледж», г. Ростов-на-Дону, Россия

Проблема ИТ-подготовки специалистов непрофильных специальностей в перспективе разработки Госстандарта третьего поколения для СУЗОв России вообще, а медицинского профиля в частности, в настоящее время стоит очень остро. Нет, наверное, нет ни одного лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ), где бы не использовались персональные ЭВМ. Однако методологический уровень эксплуатации ЭВМ в ЛПУ на сегодня оставляет желать лучшего. Проблема в том, что программисты не знают тонкостей медико-биологических процессов, а медиками или биологами трудно воспринимается математический аппарат формализации данных.

Безусловно, в современных ГОУ СПО медицинского профиля в курсе «Информатика» ведется обучение обращению с ЭВМ: приемы работы в текстовом редакторе Word, табличном редакторе Excel, редакторе презентаций PowerPoint, в редких случаях – Access, еще реже – Publisher, Outlook.

И, поскольку более глубокого, системного подхода (при такой постановке педагогического процесса) к творческой работе на ЭВМ, к сожалению, в массе медицинских работников среднего звена не формируется, то к ЭВМ складывается отношение, не более как к усовершенствованной пишущей машинке. И это несмотря на то, что ЭВМ позволяет активно реализовать широчайшие возможности специалистов медико-биологического профиля в том же статистическом анализе эмпирических данных, позволяет моделировать достаточно сложные процессы в биологических средах, формировать и анализировать перспективные планы работы, создавать имитационные модели, резко повысить продуктивность управленческого т руда персонала.

К примеру, совсем недавно (15-20 лет назад) статистическая обработка эмпирического материала была уделом очень узкого круга программистов, занимала много времени и была усложнена из-за достаточно формализованных приемов составления программ мало понятных специалистам, не связанным с программированием.

В настоящее же время проблема практически снята: для пользователей персональных ЭВМ, далеких от технологии программирования, создано много готовых статистических программ. Наиболее популярными софтами на рынке программного обеспечения сегодня являются американские программы SPSS и Statistica. При всех технологических отличиях в обработке эмпирического материала их роднит широкий спектр, используемых модулей, достаточная простота обращения даже для не очень подготовленных в статистике медицинских работников.

В нашей работе была поставлена цель доказать перспективность использования ЭВМ в организации управленческих решений и делопроизводства в условиях конкретного ЛПУ. В частности, в учебную ситуационную задачу были включены данные реальных биохимических исследований, решением которой (с помощью модуля «Критерий Вилкоксона» статистического пакета SPSS) студентам предстояло доказать, что после вакцинации против гриппа показатели полярографической активности фильтрата сыворотки крови двух групп пациентов, контрольной и опытной (А и Б) отличаются друг от друга. Данный модуль с непараметрическим тестом Вилкоксона был выбран не случайно, его использование, как раз, наиболее целесообразно в случаях малых выборок. В реальном клиническом опыте были получены следующие лабораторные материалы:

Алгоритм решения задачи:
(Мы опускаем процедуру инсталляции пакета на жесткий диск ЭВМ, считая, что статистический пакет уже установлен на ЭВМ. Если это не так, то мы отсылаем читателя к руководствам по использованию SPSS, приведенным в конце статьи [1,2,3]).

1. Выдвигаем альтернативные гипотезы: 1) нулевая – нет сдвига, 2) ненулевая – есть сдвиг в показателях активности фильтрата сыворотки крови;
2. Запустив пакет SPSS, введем исходные данные в таблицу для анализа: для выборки А – в первый столбец, для В – во второй;
3. Алгоритм решения задачи, начинаем с проверки на нормальность распределений по тесту Шапиро-Уилкса. Этот шаг обязателен всегда, и особенно в случаях, когда в разработку взяты малые выборки, в противном случае исследователь, как показывает практика, в ста случаях из ста оказывается на неверном пути;
4. Для контроля правильности выбранного варианта обработки эмпирических данных проверим достоверность сдвига измеряемых параметров по парному тесту Стьюдента, в некоторой степени « конкурирующего» с тестом Вилкоксона. В итоге получим ответ: изменение активности фильтрата на грани «достоверность – недостоверность»;
5. По критерию же Вилкоксона, напротив, – значение сдвига в оценке показателей достаточно высоко и равно – 3,300 при двухстороннем уровне достоверности р = 0,001. Односторонний же уровень достоверности еще выше: р = 0,001/2 = 0,0005, то есть мы с высокой степенью достоверности можем утверждать, что нулевая гипотеза об отсутствии различий сравниваемых выборок должна быть отвергнута. Иными словами, вакцинация дает стойкий и однозначный эффект.

Из сказанного следует, что параллельное применение параметрического критерия Стьюдента в данном случае помощи исследователю, в силу малого объема выборки, оказать не смогло, а непараметрический критерий Вилкоксона, оказался более мощным и позволил дать корректный ответ: отмечен достоверный сдвиг в сторону повышения активности сыворотки. Это может служить, в определенной степени, залогом для проведения дальнейших наблюдений на увеличенной в объеме выборке.

Резюмируя сказанное, можем заметить, что данный подход к обработке эмпирического материала позволяет не более, чем за 20 минут обучить практически любого медицинского работника со среднемедицинским образованием приемам работы с данным модулем указанного статистического софта. Причем, получить результат анализа не только с высокой точностью, но и в предельно короткий срок – в течение 30 секунд, не считая времени ввода данных в память ЭВМ, тогда как традиционные приемы ручной статистической обработки занимают практически 45-90 минут, не лишены ошибочных выводов и неточностей в расчетах.

Литература:

1. Яноши Л. Теория и практика обработки результатов измерений. – М.: Мир, 1968. – 462 с.
2. Bühl A., Zöfel P. SPSS Version 10. Einführung in die moderne Datenanalyse unter Windows /Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации, пер. с нем. – М., СПб: ООО DiaSoft, 2002.- 608 с.
3. SPSS Base 8.0 Руководство пользователя. – СПСС Русь, 1998.-751с.