Информационный анализ иммунологических показателей пациентов

Для современного этапа развития биологии и медицины характерно прогрессирующее стремление к достижению строгости и достоверности точных наук, опирающихся на математический аппарат. Эта тенденция уже нашла свое отражение в статистико-вероятностных методах и принципах, получивших широкое признание в кругах медиков и биологов, а теперь находит все более прочную и глубокую основу в использовании принципов и методов кибернетики. Предметом кибернетики являются системы любой природы, способные воспринимать, хранить и перерабатывать информацию, используя ее для управления и регулирования.

Кибернетика родилась в результате взаимообогащающего синтеза знаний математики, электроники и физиологии. Это новая наука, возникшая на стыке исследований живых и технических систем. Вследствие этого теория информации, возникшая одновременно с кибернетикой, хотя и порожденная своими, специально техническими целями, стала универсальной теорией связи и заняла впоследствии центральное место в кибернетике.

Теория информации, не имевшая в своем генезе, в отличии от кибернетики, никакого отношения к живым организмам, в последующем стала все чаще привлекаться в сферу биологических и медицинских наук. Однако до сих пор теория информации не получила достаточной популярности и должного применения в различных областях биологии и медицины. А между тем, поскольку эта теория располагает собственным математическим аппаратом, позволяющим описывать и оценивать природу сложных объектов, она, по-видимому, может помочь медикам и биологам найти способы более строгого, математизированного описания и количественной оценки тех сложных предметов и явлений, с которыми им приходится иметь дело.

Теория информации — математическая теория. Она возникла как теория связи, призванная обеспечить оптимальные условия, надежность и экономичность передачи сообщений, состоящих из сигналов, по каналам технической связи. Однако очень скоро она перешагнула рамки техницизма и превратилась в универсальную теорию связи. Она нашла способ количественного измерения и выражения информации, дала математические доказательства оптимальных условий ее передачи, накопления, хранения, переработки и использования для управления и регулирования самых разнообразных систем. Таким образом, не потеряв самостоятельной ценности, она стала неотъемлемой частью кибернетики.

1 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Изучение живых организмов и жизненных явлений в информационном аспекте представляет собой стремление наук медико-биологического профиля к математизации. Возможность математизации таких явлений, которые не поддавались этому до создания теории информации, представляет, конечно, одну из весьма ценных ее сторон. Главнейшая причина, побуждающая ратовать за информационный подход и использование теории информации в области медицины и биологии, заключается в том, что саму информацию необходимо рассматривать как фундаментальное свойство материального мира.

Предметом теории информации является сообщение, представляющее собой материальную форму воплощения информации. Сообщение, подлежащее передаче, нередко называют словом, а составляющие его элементы — буквами или символами. Весь ассортимент символов, используемых для передачи сообщений или сигналов, называется алфавитом или кодом. Количество (ассортимент) элементарных символов (букв) образует основание кода (обозначается обычно буквой m), а совокупность используемых элементарных позиций — разрядность (обозначается буквой n). Основание и разрядность полностью определяют возможности данного кода, т. е. число различных сообщений, которые можно с его помощью передать. Число возможных равновероятных сообщений L можно рассчитать для данного кода по формуле:

L=mn. (1.1)

Чем больше число L, тем больше не только количество возможных различных сообщений, но и тем значительнее каждое из сообщений будет отличаться от остальных. Поэтому величина L может говорить о количестве информации, содержащейся в сообщении. Однако, поскольку эта величина не подчиняется правилу аддитивности, пользоваться ею как мерой количества информации неудобно. Гораздо более приемлемой мерой количества информации является величина, для которой выполнимо условие аддитивности. Эту величину, обозначаемую буквой Q, называют обычно информационной емкостью:

. (