Изучение логики

Введение

Изучение логики развивает ясность и четкость мышления, способность предельно уточнять предмет мысли, внимательность, аккуратность, обстоятельность, убедительность в суждениях, умение абстрагироваться от конкретного содержания и сосредоточиться на структуре своей мысли. В связи с задачей формирования специалистов широкого профиля и развития у них аналитического и творческого мышления, а также в связи с компьютеризацией практически всех сфер жизни, становится ясно, почему изучение логики необходимо будущему врачу. Логическое мышление является основой врачебной деятельности. Такой точки зрения придерживались многие известные ученые, медики. Так, профессор С.П. Федоров отмечал: «Гораздо больше ценен врач мыслящий, чем доверяющий или отрицающий; врачу нужно воспитывать в себе логическое мышление, ибо такой врач принесет гораздо больше пользы больным, чем другой, знающий, может быть, сотни реакций и все процентные соотношения составных частей крови и мочи. Мыслящий врач не так скоро попадет на ложный путь и, даже попавши, скоро сойдет с него» [6]. Л.П. Боголепов писал: «В медицине особенно потребно знание правильного мыслеводства…думается, не далеко время, когда врачи будут конфузиться, вспоминая свое скептическое отношение к логике» [там же]. Безусловно, логика в работе врача должна присутствовать на всех этапах, но особенно актуальным использование ее методов представляется на стадии диагностики. Диагностическим ошибкам, анализу причин их возникновения посвящено много научных работ, но тема по понятным причинам остается актуальной. Логические ошибки обычно совершаются врачом на этапе сопоставления собранных данных с неким «идеальным», «эталонным образцом болезни, при сопоставлении предварительного (первоначального) образа болезни (диагноза) с новым образом болезни при получении дополнительных данных, результатов лечебного воздействия на больного, коррекции своих представлений о той или иной патологии и т.д. [15]. В настоящее время наблюдается развитие применения методов нечеткой логики к моделированию сложных систем, в том числе и в медицинской сфере. Современный специалист должен быть готов к использованию их в своей деятельности, и, одновременно к критической оценке и прогнозированию результатов их использования. Медицинская и клиническая логика в работе врача. Клиническая логика — очевидное (не скрытое, не интуитивное, рациональное) суждение о болезни, основанное на полученной информации о больном и медицинских знаниях о природе болезней. Если врач в состоянии объяснить пошагово и аргументировано (рационально), почему он принимает то или иное клиническое решение, имеет место клиническая логика. Она служит базой для описания диагностики и лечения болезней в медицинской учебной и научной литературе. В зависимости от цели логических рассуждений клиническую логику можно разделить на определённые типы: поиск причины болезни (диагностическая), выбор наилучшего консервативного лечения (терапевтическая), хирургического лечения и т.п. Диагностическая логика — клиническая логика, направленная на диагностику болезни [2]. Установление диагноза есть познавательная задача особого рода. Врач-практик имеет дело не с заболеваниями вообще, а конкретными больными. Он должен распознать уже известное, описанное страдание у индивидуума. Практический врач на основе знаний общего (медицины как науки) и личного опыта постигает суть болезни в конкретно-индивидуальном, т.е. его мысль самой природой такого познания направляется от общего к единичному. Можно дать несколько необычное определение диагноза. В своей практической деятельности врач выстраивает логическую последовательность, опирающуюся на представления о связи наблюдаемых у больного признаков с определенным диагнозом. В одних случаях, характеризующихся классическими проявлениями болезни, гипотеза или даже окончательное решение возникает уже в процессе осмотра, в других - только после обследования. Быстрота принятия решений зависит как от квалификации врача, так и от особенностей проявления заболевания у конкретного больного. Диагностика клиницистом не воспринимается как логика. Логика лежит в основе диагностического мышления, которое, в свою очередь, является разновидностью доказательства. Доказательство с логической точки зрения – это установление истинности какого-либо утверждения (например, диагноза) путем сопоставления других утверждений, истинность которых уже известна и из которых с необходимостью вытекает само доказательство [10]. Любое диагностическое мышление есть какая-то форма доказательства.Наше представление о доказательстве, как особой интеллектуальной операции, формируется при изучении точных предметов (математика, физика). Именно поэтому понятие о доказательстве прочно закрепляется в умах за точными науками. В любом доказательстве, вне зависимости от его содержания, имеются три составляющие: тезис (то, что нужно доказать); аргументы (основание доказательства) – исходные данные, факты; способ доказательства. Способ доказательства может быть различным. И всѐ же под способом доказательства неизменно подразумеваются те или иные логические приемы. Они связывают аргументы и тезис, образуя своеобразное трио. Механизм управления логическим выводом может включать как «внеличностное», так и «личностное» знание. В первом случае предполагаются проверки на непротиворечивость аргументов с целью рассуждения, проверки на невыводимость, критерии релевантности аргументов цели рассуждения, процедуры обнаружения сходства объектов, входящих в аргументы, релевантные цели рассуждения для уточнения смыслового соответствия между информационным запросом и полученным сообщением. Во втором случае необходимы навыки в отборе подходящих аргументов, выдвижение подцелей на основе аналогий с личным опытом, знание трудных тестовых примеров, играющих роль фальсификаторов. Пе -речисленные атрибуты находят соответствие в медицинской диагностике и зависят как от объема первичных знаний, так и от опыта и интуиции врача [ Они отражают ситуации, возникающие как при формировании исходной гипотезы, так и при ее уточнении (фальсификации, верификации) [13].2. Логика врачебного мышления в процессе постановки диагноза. Как бы вперед не шло развитие клинических и инструментально-лабораторных методов исследования, лишь уровень врачебного мышления будет определять эффективность диагностического процесса, следовательно, и лечения. В изучении динамики патологического процесса врач должен правильно сочетать данные субъективного обследования и объективного исследования, учитывая, что они изменяются по ходу течения заболевания. Во время диагностического процесса клиническое мышление врача должно быть определенным, последовательным и доказательным [6]. Основные правила этого процесса раскрываются в четырех законах логики:- Закон тождества выражает необходимость определенности мышления. В медицинской практике этот закон требует, прежде всего, конкретности и определенности диагноза. Врачебное мышление в этом направлении и взаимопонимание чрезвычайно затрудняет использование многочисленных синонимов болезненных состояний. Классический пример – нейро-циркуляторная дистония, она же вегето-сосудистая дистония, вегетативный невроз, кардионевроз и т.д., причем подчас различные специалисты даже трактуют эти термины по-разному, хотя они являются отражением одного и того же патологического процесса. С другой стороны, клиническая определенность этого диагноза также представляется весьма размытой.- Закон противоречия и третий закон исключенного третьего говорят о последовательности мышления. Классическим примером применения этого закона в диагностической практике является ситуация, когда диагноз, выставленный при непосредственном клиническом обследовании больного, не подтверждается определенными дополнительными лабораторно-инструментальными тестами, на основании которых врач отвергает свой диагноз и продолжает искать другие болезни. В данном случае необходимо руководствоваться следующими соображениями: а) в диагностике следует основываться прежде всего на клинических данных и не исключать, а искать подтверждение им другими диагностическими методами; б) наличие симптома подтверждает диагноз, а отсутствие симптома его еще не исключает. Пожалуй, наибольшим проявлением обсуждаемых противоречий является трактовка диагноза, связанного с системной артериальной гипертензией (АГ). Проблема заключается в том, что, с одной стороны, сам объект обозначается двумя терминами – «гипертония» и «гипертензия» (причем подчас в одной и той же публикации), а, с другой стороны, наличием большого числа так называемых вторичных, симптоматических АГ, имеющих свои специфические патогенетические особенности. В связи с этим диагноз первичной АГ на сегодняшний день может быть выставлен только после исключения заболеваний всех органов и систем, могущих вызвать развитие симптоматической гипертензии.- Закон достаточного основания требует доказательности мышления. Закон достаточного основания. Установление истинности или ложности суждения невозможно без соответствующего обоснования. Важнейшей предпосылкой возникновения этого закона является объективная универсальная зависимость одних предметов и явлений от других, т.к. все в окружающем мире имеет свои основания в другом. Всякая истина должна быть обоснована; нельзя признать истинным высказывание, если для него нет достаточных оснований. В сложных ситуациях в построении диагноза существует другой метод поиска – путь исключения. Доказывая вероятность существования конкретного заболевания, исключают остальные варианты патологии. Данный метод не столько прямо способствует постановке диагноза, сколько доказывает определенную вероятность данного заболевания по сравнению с другими путем исключения всех остальных возможностей. Классическим примером является первичная АГ, диагноз которой до настоящего времени в связи с неясностью этиологии можно обосновать, только исключив заболевания всех органов и систем, могущих вызвать развитие вторичных, так называемых симптоматических АГ. Именно поэтому диагноз «эссенциальная гипертензия» при наличии поражений этих органов является грубой диагностической ошибкой. Однако подобный диагностический метод не позволяет сделать достаточно достоверного утверждения. Все же рациональнее основываться на положительных признаках болезни; положительные высказывания всегда точнее отрицательных [3].3.Методы нечеткой логики в медицине. Термин «нечеткая логика» происходит из английского словосочетания «Fuzzy logic», и обозначает расширенную логику, предметом которой является концепт частичной истины, где истина оценивается в пределах от абсолютной истины до полной лжи [8]. Преимущества нечеткой логики. Системы нечеткой логики являются гибкими и позволяют изменять правила. Такие системы также принимают даже неточную, искаженную и ошибочную информацию. Системы нечеткой логики могут быть легко спроектированы. Поскольку эти системы связаны с человеческими рассуждениями и принятием решений, они полезны при формировании решений в сложных ситуациях в различных типах приложений. В настоящее время наблюдается развитие применения методов нечеткой логики к моделированию сложных систем, в том числе и в медицинской сфере. В медицине редко можно работать с точными определениями, описаниями или утверждениями, так как в медицинской диагностике редко существует резкая граница между заболеваниями. Современная медицина сталкивается с проблемой приобретения, анализа и применения большого объема знаний, необходимых для решения сложных клинических проблем. В таких сложных системах нечеткая логика является гибким инструментом и позволяет изменять правила, они могут быть легко спроектированы. Поскольку эти системы связаны с человеческими рассуждениями и принятием решений, а также могут принимать неточную, искаженную и ошибочную информацию, они полезны при формировании решений в сложных ситуациях, которые характерны для медицинских задач [7]. Однако следует помнить, что если свое решение врач принимает с помощью компьютерной программы, работающей по алгоритму, созданному другим человеком, не являющимся не только специалистом из данной области медицины, но даже медиком, результат работы этой программы может вызвать у него по меньшей мере недоверие или полученное решение, даже будучи верным, психологически подвергается серьезному сомнению. Поэтому при проектировании подобного рода программного обеспечения необходимо брать за основу опыт и знания врачей, пользующихся авторитетом среди коллег. Для оценки точности диагностирования можно опираться на основные понятия нечеткой логики, в которой учитываются все возможные варианты решения проблемы с учетом вероятности ее разрешения в ту или иную сторону [12]. Архитектура нечеткой логической системы. Нечеткая система – это система, для описания которой используется нечеткая логика и аппарат нечетких множеств. Существует три способа описания нечеткой системы:1. Нечеткая спецификация параметров системы, т. е. функционирование системы может быть описано алгебраическим или дифференциальным уравнением, в котором параметры – это нечеткие числа.2. Лингвистическое или нечеткое описание входных и выходных переменныхсистемы. Нечеткое описание получается от датчиков или экспертов.3.Нечеткое описание в виде совокупности правил «Если – то». Входные переменные проходят сперва через первый блок, фаззификатор, в котором происходит соответствие между численным значением входной переменной нечеткой системы и значением функции принадлежности соответствующего терма лингвистической переменной. То есть в блоке фаззификации происходит преобразование четкого значения переменной внечеткое. База правил хранит в себе правила «Если-то», на основе которых принимается решение в блоке принятия решений. Преобразование нечеткого множества в четкое число происходит в блоке дефаззификации. Таким образом происходит процесс, обратный фаззификации. На текущий момент существует большое множество различных систем, основанных на нечеткой логике, которые используются как в различных приборах, так и для принятия сложных решений в разрезе различных областей. В медицине в основном используются нечеткие экспертные системы для диагностики различных заболеваний. Большая часть нечетких экспертных систем используется для распознавания раковых заболеваний на ранних стадиях: система «OncoFinder» анализирует сигнальные внутриклеточные пути для подбора наиболее подходящей терапии для лечения различных раковых заболеваний; компьютерная система «CaDet» – система поддержки принятия решения для выявления раковых заболеваний на ранних стадиях; система «HD-CTC» с помощью цифрового микроскопа и программы обработки изображений анализирует образец крови, отделяя возможно злокачественные клетки от клеток крови. Также система «HD-CTC» обеспечивает изображение опухолевых клеток в высоком разрешении. Экспертные системы «IBM Watson», «NEF Class» – помогают врачам в более точном диагностировании заболеваний человека. Система «VisualDx» – это система поддержки принятия решений, помогает в диагностике различных заболеваний, а также включает в себя поиск необходимых лекарств и способов лечения пациента [13].4.Постановка диагноза с применением методов нечеткой логики. Одной из ключевых задач внедрения компьютерной логики в медицине является имитация врачебной логики. Стоит перечислить некоторые из них, которые призваны решать определенные задачи медицинского характера, такие как: - скрининг психозов у взрослых; - классификация конституций человека; - определение тяжести респираторного расстройства; - точное сравнение состояний клинических пациентов и средних; - мониторинг жизненно важных параметров пациента и др. [7]. В медицине редко можно работать с точными определениями, описаниями или утверждениями. В медицинской диагностике редко существует резкая граница между заболеваниями. Появление более одного заболевания в стационаре одновременно разрушает симптоматическую картину заболевания и затрудняет диагностическое и терапевтическое решение. Отнесение результатов лабораторных исследований к нормальным или патологическим диапазонам является произвольным в пограничных случаях. Интенсивность боли может быть описана только устно и зависит от субъективной оценки пациента. При описании заболеваний очень часто можно обнаружить точные взаимосвязи между симптомами и заболеваниями. Столкнувшись с этими проблемами, есть определенные дисбалансы, которые необходимо исправить для того, чтобы иметь возможность дальнейшего продвижения в проектировании интеллектуальных систем в медицине. В настоящее время нечеткая логика находит широкое применение в медицине. Рассмотрим процесс внесения в программу необходимых данных на этапе диагностики. Входная информация: • симптомы пациента – весь перечень симптомов, которые присутствуют у пациента во время заболевания; • данные о пациенте для корректной постановки диагноза. Механизмы: • база данных; программный модуль диагностики заболеваний – это система поддержки принятия решений, с помощью которой пользователь может провести компьютерную диагностику заболеваний; • пользователь, осуществляющий компьютерную диагностику заболеваний. База данных должна содержать следующую информацию: • статистические данные о заболевших по возрастным группам; • статистические данные о заболевших по первичным симптомам; • статистические данные о заболевших по возможным причинам возникновения заболевания; • список классов заболеваний; • список заболеваний; • список симптомов; • список причин возникновения заболеваний; • возрастная шкала. Управление процессом: • прямая цепочка рассуждений – это реализация базы знаний клинических исследований диагностики заболеваний; • модель нечеткого вывода – это правила вывода класса заболевания с использованием статистических данных. В данном случае рассматривается только поток управления, связанный с разработкой модели поддержки принятия решения на основе нечеткой логики и статистических данных. Выходная информация: возможный диагноз – вывод определенного заболевания как результат обработки данных пациента. Постановка задачи. Для автоматизации процесса диагностики заболеваний необходимо наличие большого количества статистических данных. Их характер достаточно разноплановый, и практически все они имеют только лингвистическое описание. Поэтому для их обработки требуется подобрать такой математический аппарат, который бы позволил провести их описание, структурирование и систематизацию. Для этого предлагается использовать модель на основе нечеткой логики. Система поддержки принятия решений диагностики заболеваний на основе статистических данных состоит из двух частей. 1) Разработка такой модели, которая на основе статистических данных о заболевании и нечеткой логики позволит оказывать помощь пользователю в вопросе принятия решения. 2) Разработка программной модели для установки диагноза глазных заболеваний с применением прямой цепочки рассуждений. Постановку диагноза можно условно разделить на два этапа: первый – определение класса заболевания; второй – постановка непосредственно самого диагноза [5]. Нечеткие модели знаний. В настоящее время две наиболее часто используемые системы нечеткой логики были первоначально введены Mamdani и Assilian и Sugeno, Kang и Takagi соответственно. Соответственно, нечеткое управление подразделяется на две категории: А) первое поколение (тип Мамдани): управление с обратной связью на основе правил с интерполяцией правил нечеткими множествами и Б) второе поколение (тип Такаги-Сугено): нечеткое увеличение четких законов управления. Нечеткая система типа Такаги-Сугено реализована в модели производных знаний для оценки глубины анестезии (DOA) [7]. Во многих лечебно-диагностических технологиях возможности современных компьютеров используются не в полной мере. Прежде всего, это диагностика, назначение лечебных мероприятий, прогнозирование течения заболеваний и их исходов. Можно отметить, что основными причинами недостаточно полного использования современных математических методов и компьютерных технологий в медицине являются слабо развитая техническая база, недостаточный уровень подготовки участников этих технологий, плохая оснащенность специализированными пакетами прикладных программ, сложности учета исходной нечеткой информации, представляющей собой опыт и знаний специалистов – экспертов (врачей). Большое значение имеет психологический аспект применения компьютерных приложений. Это серьезная причина, связанная с особенностями работы врача. Врач является исследователем, его работа носит творческий характер, однако он несет прямую ответственность за результат своей деятельности. Принимая решение о диагнозе или лечении, он опирается на знания и опыт – свои собственные и коллег. Очень важно при этом обоснование решения, особенно если оно подсказывается аргументировано со стороны, например экспертными системами. Медицинские экспертные системы позволяют врачу не только проверить собственные диагностические предположения, но и обратиться к компьютеру за консультацией в трудных диагностических случаях. Они позволяют решать задачи диагностики, дифференциальной диагностики, прогнозирования, выбора стратегии и тактики лечения и др. [16].

Заключение

Исторически клиническое врачебное мышление развивалось на фоне противоречий, борьбы противоположных мнений. Его основу составляют не только фундаментальные и прикладные знания о функционировании органов и систем организма, проявлений их дисфункций, но и философские категории, законы логики. Развитие «умственного видения», умение включить любой симптом в логическую цепь рассуждений — вот что необходимо для клинициста [6]. В последнее время медицина все чаще сталкивается, наряду с классическими формами патологии, с нетрадиционными (атипичными) вариантами проявления заболеваний. Кроме того, имеет место гетерогенность клинически сходных болезней (варианты с разными генетическими изменениями), полиморфизм (многовариантность) клинических проявлений и т.д. Таким образом, соввременная медицина сталкивается с проблемой приобретения, анализа и применения большого объема знаний, необходимых для решения сложных клинических проблем. В таких сложных системах нечеткая логика является гибким инструментом и позволяет изменять правила, они могут быть легко спроектированы. Поскольку эти системы связаны с человеческими рассуждениями и принятием решений, а также могут принимать неточную, искаженную и ошибочную информацию, они полезны при формировании решений в сложных ситуациях, которые характерны для медицинских задач. Применение систем нечеткой логики в медицине необходимо и оправданно. Однако для успешного их использования необходимо, чтобы: - программы были разработаны с участием врачей, являющихся экспертами в соответствующей области медицины; - обучение врачей-практиков работе с программой, с целью корректного внесения данных и верной интерпретации полученных результатов.

Список использованных источников

Ефимов А.Н., Ефимова А.А. Использование нечеткой логики в медицине // XII Всероссийская научно-практическая конференция «Технологии Microsoft в теории и практике программирования». Секция № 4. «Интеллектуальные системы и технологии. С. 118-120.Клинические аспекты формирования клинико-экспертного диагноза: учебное пособие / С.Н. Пузин, М.А. Шургая, О.Т. Богова, Д.А.Сычев, С.С. Меметов, В.Н. Потапов, С.А. Чандирли, Ю.И. Коршикова, Н.В. Дмитриева, Е.В. Смольников. ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования». – М.: ФГБОУ ДПО РМАНПО, 2017. – 111 с.Кобринский Б.А. Логика аргументации в принятии решений в медицине // НТИ, сер.2, 2001, №9, с.1-8.Коробова Л., Гладких В. Разработка модели принятия решения для постановки диагноза заболеваний на основе нечеткой логики // Вестник ВГУИТ/Proceedings of VSUET, Т. 80, № 4, 2018. С. 80-89.Матвеева Н.И., Полухин В.В., Карпин В.А. Логика диагностического процесса / Современные достижения и разработки в области медицины и фармакологии. / Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. № 1 . г. Оренбург, 2016. 58 с. [Электронный ресурс]: Эвенсис. Федеральный центр науки и образования. URL: https://evansys.com/ (дата обращения 06.02.2022).Минасова Е.Ю. Логика врачебного мышления [Электронный ресурс]: Научная электронная библиотека «КиберЛенинка».URL: https://cyberleninka.ru/article/n/logika-vrachebnogo-myshleniya (дата обращения 06.02.2022).Молдагулова А.Н. Применение методов нечеткой логики в медицине // Вестник КазАТК № 4 (111), 2019. С. 186 – 190.Novák, V., Perfilieva, I. and Močkoř, J. (1999) Mathematical principles of fuzzy logic.Dodrecht: Kluwer Academic. ISBN 0-7923-8595-0.Павловская, А. Д. Медицинская логика как составляющая профессии врача / А. Д. Павловская // Диалог языков и культур: сб. материалов I Междунар. VII Респ. студ. чтений, Минск, 22 нояб. 2017 г. / отв. ред. Т. Н. Мельникова. - Минск : БГМУ, 2018. - C. 134-136.Плащевая Е.В., Смирнов В.А. и др. Пособие для практических занятий по медицинской информатике: учебное пособие – Благовещенск 2014. – 211 с. [Электронный ресурс]: amursma.ru. URL: https://www.amursma.ru/upload/iblock/77f/Uchebnoe_posobie_po_discipline_Medicinskaya_informatika.pdf (дата обращения 06.02.2022).Поповьян Р. А. Диагностирование в медицине, основанное на привлечении тезауруса терминов выбранной предметной области, и оценка точности процесса с применением нечеткой логики // Врач и информационные технологии, № 2, 2005. С. 40-48.Савченко Д.В., Резникова К. М., Смышляева А.А. Нечеткая логик а и нечеткие информационные технологии // Интернет-журнал «Отходы и ресурсы», № 1, Том 8, 2021. С. 1-12.Г.Н. Степаненко, Е.В.Кузьмина. Логика: Конспект лекций / Сост. Г.Н. Степаненко, Е.В.Кузьмина. – Казань: Казанский университет, 2014. - 78 с.Султанов И.Я. Логические ошибки при дифференциальной диагностике в клинике внутренних болезней // Вестник РУДН, серия медицина, 2000, №1. С. 85-88.Экспертные системы для медицинской диагностики с применением методов теории нечетких множеств. [Электронный ресурс]: Портал РАМН. URL: https://portalramn.ru/news/ekspertnye-sistemy-dlya-meditsinskoy-diagnostiki-s-primeneniem-metodov-teorii-nechetkikh-mnozhestv (дата обращения 06.02.2022).