Последние два десятилетия характеризуются широким проникновением методов прикладной математики в медицину, особенно для решения задач диагностики. Накопленный опыт в отдельных областях медицины, в том числе в кардиологии, показал, что можно разрабатывать алгоритмы диагностики и соответствующие программы для ЭВМ. Характерным решением диагностических программ в сомнительных ситуациях является «отказ от диагноза». В таких случаях используют дополнительную информацию, и диагноз ставит врач.
Машинный метод диагностики в ортодонтии имеет преимущества перед клиническими методами: используя его, можно суммировать многолетний опыт работы многих высококвалифицированных специалистов; применение ЭВМ ускоряет диагностику в каждом конкретном случае.
Для машинной диагностики важно, чтобы информацию можно было анализировать легко и однозначно, чтобы количественное различие одних и тех же признаков давало объективные данные для окончательного суждения.
Методы исследования в современной ортодонтии базируются на изучении количественных параметров в трехмерной системе координат, ориентированной относительно черепа, поэтому получаемые данные пригодны для машинной обработки.
Применение ЭВМ для диагностики в ортодонтии возможно благодаря следующим факторам:
— разработаны методы количественной оценки отклонений в строении органов зубочелюстной системы и всего лицевого скелета;
— информация, получаемая при изучении телерентгенограмм головы, достаточная для анализа полученных данных и постановки диагноза;
— число параметров, которые должны быть измерены, относительно невелико (около 40), но они информативны. Однако
266
для установления дифференциального диагноза необходимо большее число данных;
— накоплены статистические материалы по изучению историй болезней, диагностических моделей челюстей, которые в совокупности с данными телерентгенографического изучения головы достаточны для разработки диагностических алгоритмов.
При разработке системы методов машинной диагностики в ортодонтии можно выделить несколько направлений исследования: во-первых, это — статистический анализ данных; во-вторых — непосредственная разработка алгоритмов диагностики; в-третьих — разработка математической модели зубочелюстной системы.
Качество диагностики определяется как информацией, так и алгоритмами, обрабатывающими ее. Принципы построения алгоритмов диагностики различны. Можно выделить три класса алгоритмов, которые целесообразно исследовать в первую очередь. Это алгоритм «врача», соответствующий логике квалифицированного врача-диагноста, алгоритм, основанный на теории статистических решений, и алгоритм, построенный на распознавании образов. Перспективным направлением является разработка математической модели зубочелюстной системы с ее реализацией на ЭВМ. Такая модель позволит получать информацию в необходимом объеме и проводить эксперименты на ЭВМ, моделируя соответствующие аномалии.
Использование методов теории статистических решений, распознавания образов, моделирования искусственного интеллекта оказывает в свою очередь влияние и на врачей.
В процессе внедрения машинной диагностики возникают трудности: математические, медицинские и организационные. Однако преимущества этих методов очевидны, поскольку они способствуют ускорению дифференциальной диагностики и уменьшению ошибок, что позволяет достигать последовательности и преемственности в оказании помощи больному, улучшает научную организацию труда, планирование ортод оптической помощи и прогнозирование потребности в ней.