Цифровая медицина

Между тем, выход может быть найден при применении методов прикладной математики к исследованию индивидуального пациента (а не множества совокупностей пациентов). Суть подхода применения методов прикладной математики состоит не в применении стандартных методов математической статистики к собиранию сведений о толпе граждан в рандомизированных исследованиях, а в цифровом описании индивидуального пациента и обработки полученных данных по соответствующим математическим моделям.

Дело в том, что большинство математико-медицинских статистических исследований, основанных на анализе данных по большим группам пациентов, глубоко ошибочны по отношению к индивидуальному пациенту. Даже к такому, который изначально входил в изучаемую группу.

Этот вывод не имеет никакого отношения к математическому нигилизму типа утверждений одной очень ученой дамы, протестовавшей против применения математики в сложных исследованиях. Она просто сразу утверждала, что первичным является качественный анализ. Оставим этой д….е возможность самой решать, что первично: яйцо или курица.

Для нас же очевидно, что для получения истинного результата важен и качественный анализ и количественные методы обработки данных. Закон больших чисел, опции теории вероятности и матричная алгебра могут позволить преодолеть системные ошибки в математико-медицинских статистических исследованиях. Хоть суть ошибки и не лежит на поверхности, но означает буквально следующее: будь то 10, 100, 1000, или 100 000 и более пациентов исследователь делает выводы по некоему среднему человеку, то есть по некой виртуальной субстанции, не существующей в реальности. Получается некий сферический пациент в вакууме.