Извлечение знаний экспертов при проектировании экспертных систем в области медицинской психодиагностики

УДК 616-07

Л. И. Вассерман, д-р. мед. наук,

Санкт-Петербургский психоневрологический институт им. В. М. Бехтерева К. Р. Червинская, канд. техн. наук, Санкт-Петербургский государственный университет

Извлечение знаний экспертов

при проектировании экспертных систем

в области медицинской психодиагностики

Ключевые слова: извлечение экспертных знаний, инженерия знаний, когнитивный анализ деятельности, экспертные психодиагностические системы

В статье обсуждаются теоретико-методологические проблемы извлечения экспертных знаний как процесса взаимодействия когитоло-га и эксперта в целях построения модели экспертных представлений и рассуждений для создания экспертных систем. Предложена концепция извлечения экспертных знаний, представлена апробация концепции в области медицинской психологии, осуществленная путем создания экспертных психодиагностических систем, реализующих вербальную интерпретацию результатов тестирования испытуемых.

Введение

Проблема извлечения экспертных знаний возникла в конце 1970-х годов в результате создания первых экспертных систем — интеллектуальных (компьютерных) программ, моделирующих в рамках определенной предметной области решение задач экспертами. Зарожденная в русле теории искусственного интеллекта как технического направления по созданию интеллектуальных (компьютерных) систем, она вышла за рамки практических рекомендаций для программистов, остро поставив очевидные психологические проблемы: что такое экспертные знания, как их можно «извлечь» или эксплицировать, как построить работоспособную модель принятия решений специалистом предметной области для создания экспертной системы — интеллектуальной программы, решающей профессиональные задачи так же, как это делает опытный профессионал.

Трудности проведения экспертизы и получения экспертных знаний для создания концептуальных моделей в различных предметных областях (медицина, химия и пр.) положили начало самостоятельному научному направлению — инженерии знаний (от англ. knowledge engineering), предназначенному для изучения проблем извлечения и

структурирования экспертных знаний, представления, формирования, обработки и приобретения знаний интеллектуальными системами [9, 4, 7]. Психологический аспект инженерии знаний касается исследования проблемы извлечения экспертных знаний, возникающей в процессе построения модели экспертных представлений и рассуждений путем взаимодействия двух субъектов труда: инженера по знаниям, или когитолога (специалиста по извлечению знаний, от лат. cogitio — мыслить; гр. logos — слово, учение), и эксперта (специалиста предметной области).

Анализ исследовательских работ в области инженерии знаний как основы проектирования экспертных систем (область компьютерных наук) показывает, что, несмотря на успехи в разработке компьютерной аппаратуры, программного обеспечения, оптических носителей (дисков), электронных коммуникаций и прочих новейших технологий, центральной проблемой создания любой экспертной системы является процесс передачи знаний и опыта решения задач экспертом в компьютерную систему, называемый «приобретением знаний». Для разрешения проблемы «приобретения знаний» компьютерной системой специалистами в области искусственного интеллекта разработаны методологии проектирования экспертных систем, учитывающие последовательное прохождение этапов приобретения знаний, в которых отдельно выделены этапы извлечения и концептуального анализа экспертных знаний. Считается, что создание каждой конкретной системы вплоть до настоящего времени является скорее искусством, чем наукой и основано на «ad hoo-технологии, т. е. технологии применительно к случаю [3].

Создание систем «приобретения знаний» или инструментальных сред автоматического проектирования баз знаний, разработка промышленной методологии и на ее основе технологии построения интеллектуальных систем являются основным полем деятельности специалистов в области «приобретения знаний». Сращивание идей искусственно-

№ 2(В)/2010[

биотехносфера

го интеллекта и современных технологии программирования способствует дальнейшему развитию и расширению современных исследовании в области «приобретения знаниИ». Очевидно, что психологическая составляющая в таких работах отсутствует.

Изучение проблемы извлечения экспертных знании также востребовано при решении задач проектирования когнитивных компьютерных систем, человеко-компьютерного взаимодеИствия, исследуемых в русле современной эргономики и инженерной психологии. В настоящее время отмечается слабая степень разработанности проблемы проведения когнитивного анализа деятельности в отечественных исследованиях. Анализ зарубежных исследовании показывает, что данное направление представлено диапазоном методологии когнитивного анализа деятельности, когнитивными моделями, которые можно использовать в процессе решения практических задач, а также методами, позволяющими получать знания людеи об их деятельности. Исследователи отмечают недостаточную проработанность даннои проблемы в теоретическом и прикладном аспектах, а также указывают на необходимость построения концептуальнои базы прикладнои когитологии, предполагающеи систематизацию и использование разработанных в русле когнитивнои психологии моделеи для проектирования и оценки когнитивных технических систем [8, 2].

Таким образом, актуальнои становится разработка теоретических основ инженерно-психологического проектирования экспертных систем, цент-ральнои проблемои которого является извлечение экспертных знании (от англ. knowledge elicitation) как процесс взаимодеиствия субъектов труда (ко-гитолога и эксперта) в целях моделирования когнитивнои деятельности эксперта. Нами разработана и апробирована в области медицинскои психологии психологическая концепция извлечения экспертных знании субъектов труда, на основе ко-торои могут создаваться эффективные когнитивные системы, достигающие так называемого «экспертного уровня функционирования», стабильно воспроизводящие результаты решения проблем на экспертном уровне во многих областях человече-скои деятельности, например в медицинскои и пси-хологическои диагностике, юриспруденции, исследования бизнес-процессов, разведке полезных ископаемых.

Концепция извлечения экспертных знаний

Концепция извлечения экспертных знаний включает теоретико-психологическое исследование проблемы извлечения экспертных знаний как процесса взаимодействия субъектов труда в целях построения модели экспертных представлений и рассуждений, а также обоснование того, что извлече-

ние экспертных знаний составляет основу когнитивного анализа деятельности специалиста (пользователя, эксперта) для проектирования когнитивных технических (компьютерных) систем: экспертных систем, систем поддержки принятия решений, систем «человеко-компьютерного взаимодействия».

Для выявления трудностей эксплицирования экспертных знаний проанализированы литературные источники, позволившие сформулировать феномены когнитивной деятельности эксперта. Было показано, что феномены экспертной категоризации и про-цедурализации, проявление дискурсивных и личностных особенностей специалистов (когитолога и эксперта), эффекты чрезмерной уверенности, привязки, проекции, эвристика доступности являются барьерами, существенно затрудняющими эксплицирование экспертных знаний. Анализ этих феноменов позволил наметить пути разрешения проблемы в виде аспектов рассмотрения процесса извлечения экспертных знаний: коммуникативного, операционально-инструментального и процессуального.

В рамках концепции извлечения экспертных знаний разработаны: коммуникативные модели взаимодействия субъектов труда, позволяющие осуществлять выбор соответствующих методов извлечения экспертных знаний; метаязык взаимодействия когитолога и эксперта в виде конкретного набора инструментов структурирования декларативного и процедурного типа, позволяющий проводить концептуальный анализ знаний; процессуальная схема извлечения экспертных знаний, представляющая собой алгоритм прохождения стадий, этапов и шагов последовательной экспликации экспертных представлений и рассуждений.

Коммуникативные модели взаимодействия субъектов труда характеризуются специфическим наполнением типовой структуры (субъект, объект, цель деятельности, перцепция, методы извлечения знаний и результат деятельности) и определяют диадическое и многомерное субъект-объектное и субъект-субъектное взаимодействия. Субъект-объектная модель задает взаимодействие, при котором активность проявляет один из участников, а в качестве объекта выступает как человек (коги-толог или эксперт), так и другие материальные носители (текст, экспериментальные данные, компьютерная программа). Субъект-субъектная модель определяет взаимодействие, при котором активность проявляется обоими участниками, процесс извлечения знаний имеет творческий, двухсторонний характер, создающий предпосылки для возникновения синергетического эффекта, инсайта, осознания имплицитно усвоенных экспертом оснований категоризации. Выбор конкретной коммуникативной модели предопределяет структуру взаимодействия, включая необходимость использования конкретных методов в процессе извлечения экспертных знаний.

Мета-язык взаимодействия субъектов труда включает в себя набор инструментов структурирования декларативного и процедурного типа. В качестве когнитивных артефактов как искусственных устройств, интегрирующих знания, выступают конкретные виды когнитивных структур, опосредованные классами базовых семантических отношений: деревья, кластеры, пространства, цепочки и сети. Инструменты структурирования, определяемые в общем виде как когнитивные артефакты и схемы их использования, представляют собой набор формализмов инженерии знаний, полученных в результате использования выделенных когнитивных артефактов в процессе концептуального анализа знаний. К инструментам структурирования декларативного типа относятся классификационные деревья, фреймы, ассоциативные сети, шкалы, семантические сети и пр., а к инструментам структурирования процедурного типа — деревья решений, деревья целей, иерархические сети действий, продукционные правила, сценарии и пр. Набор инструментов структурирования может расширяться с учетом специфики разных предметных областей.

Процессуальная схема извлечения экспертных знаний задает алгоритм прохождения стадий, этапов и шагов в процессе извлечения экспертных знаний. В соответствии с феноменами эксплицирования процессуальная схема включает в себя следующие стадии: «Подготовка», «Выявление», «Структурирование» и «Результат». Этап «Выявления» экспертных знаний характеризуется субъект-субъектным взаимодействием когитолога и эксперта, способствующим осознанию экспертом имплицитно усвоенного основания категоризации. Этап «Структурирования» характеризуется преимущественно субъект-объектным взаимодействием и включает этапы «Категоризации» и «Процедура-лизации», предназначенные для формирования модели экспертных представлений с помощью инструментов структурирования декларативного и процедурного типов.

Апробация концепции в области медицинской психодиагностики

Концепция извлечения экспертных знаний апробирована и эмпирически верифицирована в области медицинской психодиагностики путем создания экспертных психодиагностических систем (ЭПС), под которыми понимаются компьютерные методики, осуществляющие вербальную интерпретацию результатов тестирования испытуемых на основе баз психодиагностических знаний. В основе таких баз знаний лежат концептуальные модели интерпретации тестовых данных, построенные путем извлечения (эксплицирования) знаний специалистов — медицинских психологов, имеющих

имплицитные знания интерпретационных схем методик и опыт их использования в процессе подготовки психодиагностических заключений.

В практике психодиагностического исследования переход к развернутому психодиагностическому заключению, осуществляемому путем перевода числовых результатов на психологический язык, как правило, мало формализован, нестрог, осуществляется во многом интуитивно на основе личного профессионального опыта психолога. С технической точки зрения создать алгоритм интерпретации результатов тестирования достаточно просто: для этого надо сформулировать некоторые правила интерпретации в виде «если — то». Например, если «шкала Б (депрессии) методики ММР1» лежит в диапазоне 70Т, ..., 75Т — то «у испытуемого выражены внутренняя напряженность, неудовлетворенность ситуацией, пассивность, пессимизм». Эти правила, написанные для каждой шкалы и «прошитые» в код программы, обрабатываются компьютером последовательно, в порядке написания, а результаты, т. е. психологические характеристики испытуемого, предъявляются пользователю-психологу. С точки зрения психодиагностической практики конструирование компьютерной интерпретации результатов тестирования таким способом оказывается плачевным. Например, при определенных тестовых данных, таких как одновременный подъем шкал Б (депрессии) и Ма (гипомании) опросника ММР1, компьютер формирует следующее противоречивое заключение: «у испытуемого выражены внутренняя напряженность, неудовлетворенность ситуацией, пассивность, пессимизм, активность, оптимистическая оценка перспективы, энергичность, активность». В то же время опытный клинический психолог обладает знаниями, позволяющими ему разрешить представленный выше противоречивый паттерн методики ММР1 и описать состояние испытуемого как неустойчивое, эмоционально лабильное или «смешанное».

Таким образом, для создания ЭПС необходимо смоделировать экспертные рассуждения психологов путем эксплицирования интерпретационных схем психодиагностических методик для формирования базы психодиагностических знаний, которая станет основой ЭПС, реализующей компьютерное заключение по результатам тестирования испытуемого. Основная сложность процесса эксплицирования интерпретационных схем эксперта-психолога заключается в том, что экспертные знания и опыт носят во многом интуитивный, неосознаваемый, имплицитный и трудновербализуемый характер. Знание интерпретационных схем и умение использовать их на практике при написании психодиагностического заключения — это имплицитные знания, т. е. знания, которые трудно вербализуются, но тем не менее проявляются в процессе решения задачи. Проблема построения модели интерпретации тестовых данных — это проблема

№ 2(B)/20l0[

биотехносфера

эксплицирования знании психолога, т. е. выявления и четкого формулирования интерпретационных схем.

Конструирование экспертных психодиагностических систем в области медицинской психодиагностики включает в себя построение моделей интерпретации тестовых данных путем извлечения знаниИ экспертов — медицинских психологов. Методология построения моделеИ интерпретации тестовых данных, основанная на процессуальной схеме извлечения экспертных знаниИ, включает в себя последовательность четырех этапов и пяти взаимосвязанных с ними шагов (рис. 1).

На каждом этапе участниками взаимодеИствия осуществляется выбор конкретноИ коммуникативной модели и используются инструменты структурирования декларативного или процедурного типа. Формирование исходноИ и диагностическоИ систем понятиИ, установление взаимосвязеИ и семантических отношениИ, проведение процедурализации и построение системы иерархически организованных продукционных правил задают последовательность разработки моделеИ интерпретации тестовых данных в области медицинскоИ психодиагностики.

В качестве иллюстрации предложенноИ методологии представим построение модели интерпретации результатов тестирования для методики «Се-мантическиИ дифференциал времени» (СДВ) [1].

Рис. 1

Методология построения моделей интерпретаций тестовых данных

1. Выявление экспертного гешталъта. Основ-ноИ принцип интерпретации результатов тестирования основан на исследованиях больных с эндогенными и психогенными депрессиями. Результаты исследованиИ позволяют на основании ответов испытуемых соотносить их с тремя группами: нор-мативноИ, группы больных с эндогенноИ депрес-сиеИ и группы больных с психогенноИ депрессиеИ. Близость испытуемого к тоИ или иноИ группе определяется с помощью коэффициента корреляции Спирмена, а клиническиИ опыт эксперта-психолога позволяет осуществить проекцию экспертных представлениИ на отобранные испытуемым прилагательные методики СДВ. Кроме того, существенным является представление эксперта-психолога о том, что означают те или иные факторы, получаемые с помощью методики.

2. Формирование исходной системы понятии. Процесс осуществлялся путем четкого формулирования полюсов факторов, полученных в результате проведенного факторного анализа: активности времени (АВ), эмоциональноИ окраски времени (ЭВ), величины времени (ВВ), структуры времени (СВ) и ощущаемости времени (ОВ).

3. Формирование диагностической системы понятий. Диагностическая система понятиИ, содержащая интервалы, паттерны и множественные сочетания паттернов, строилась следующим образом. КаждыИ из факторов, а также интегральныИ показатель для каждого описания (настоящее, будущее, прошедшее) были разбиты на четыре интервала. Учитывая большое число интервалов и паттернов, в том числе противоречивых, описание каждого интервала и множественных сочетаниИ последовательно (что называется «в лоб»), простым перебором не представляется возможным. Поэтому описанию подвергались паттерны, имеющие диагностическое значение, в процессе построения дерева решениИ, описанного на следующем этапе.

4. Установление взаимосвязей и семантических отношений между понятиями. Под структу-роИ диагностических понятиИ понимается система уровнеИ вложения множественных интервалов и паттернов, полученная в результате установления взаимосвязеИ между диагностическими понятиями. Процесс извлечения экспертных знаниИ осуществлялся путем построения модифицированного дерева решениИ. Модификация дерева решениИ заключалась в расширении количества ветвлениИ (дерево уже не двоичное), а также в возможности описания неконечных вершин. Деревья решениИ строились для каждого из трех аспектов времени (настоящего, прошедшего, будущего) в отдельности. На рис. 2 представлен фрагмент дерева решениИ, используемыИ при создании структуры диагностических понятиИ для описания будущего времени.

В процессе построения такого дерева психологу каждыИ раз приходилось учитывать верхниИ уро-

Рис. 2

Фрагмент дерева решений при создании структуры диагностических понятий для построения модели интерпретации с помощью методики

вень (например, повышенный или пониженный показатель структурированности будущего времени) и составлять промежуточные описания (по сочетаниям шкал), учитывая то, как они будут согласовываться с выраженностью верхнего уровня. Ниже представлен пример вложенных правил, соответствующих выделенным вершинам на рис. 2.

Если (СВб >=2,34), то

{испытуемый имеет довольно четкие представления и ожидания, касающиеся своей деятельности и жизненных обстоятельств в будущем.

{Если (АВб >= 5,1), то

будущее представляется испытуемому периодом, насыщенным событиями и впечатлениями, напряженной деятельностью, высокой социальной активностью.}

Если (АВн < 0,95), то

при этом в представлениях испытуемого в будущем ему придется проявлять более высокую степень активности. По-видимому, испытуемый ожидает определенных перемен, которые побудили бы его к энергичной деятельности, наполнили бы его жизнь новыми впечатлениями, позволили бы существенно расширить круг социальных контактов. Полярность в оценках активности психологического времени в настоящем и будущем может указывать на то, что испытуемый не удовлетворен собственной пассивностью, недостаточной событийной наполненностью жизни, однако пока не готов предпринять шаги для изменения ситуации.}}

В целом полученную модель компьютерной интерпретации результатов тестирования испытуемых с помощью методики СДВ схематически можно изобразить, как показано на рис. 3.

5. Проведение процесса процедурализации. Процесс процедурализации осуществляется следующим

образом: изображенная на рис. 3 структура записывается в виде иерархических правил продукции (табл. 1). Запись начинается с названия рубрик. Поскольку они входят в текст компьютерной интерпретации безусловно, т. е. не зависят от результатов испытуемого, им искусственно приписывается условие, которое является истинным всегда: 1 = 1.

Для верификации разработанных таким образом баз психодиагностических знаний необходимо проводить специальные исследования по установлению критериальной валидности компьютерного психодиагностического заключения. Такие исследования были проведены нами на двух методиках медицинской психодиагностики: «Выявление невротических черт личности» (НЧЛ) [5] и опросника интерперсональных отношений Т. Лири [6].

Таким образом, последовательное прохождение описанных выше этапов позволяет сформулировать иерархическую систему продукционных правил в явном (эксплицитном) виде, которая может стать основой для формирования базы знаний. Отметим, что такое эксплицирование экспертных знаний существенным образом отличается от предлагаемых ранее подходов, заключающихся в рекомендациях по использованию различных методов (техник) извлечения экспертных знаний.

Заключение

В статье мы представили психологическую концепцию извлечения экспертных знаний, ядро которой содержит три аспекта — коммуникативный,

2С8)/2010|

№

биотехносфера

Исходная система понятий

Диагностическая система понятий

Рубрики

-У

Подрубрики

Уровни вложения интервалов и паттернов

Оценка настоящего времени

Оценка прошедшего времени

Оценка будущего времени

Величина ВВн Структурированность СВн Ощущаемость ОВн

Описание Описание

Описание

Описание

Рис. 3| Модель интерпретации результатов тестирования с помощью методики СДВ

операционально-инструментальныи и процессуальный, и проиллюстрировали вытекающую из процессуального аспекта методологию построения моделей интерпретаций тестовых данных в области медицинской психодиагностики процессом извлечения знаний эксперта-психолога для создания модели интерпретации методики СДВ. Созданные на основе концепции извлечения экспертных знаний конкретные экспертные психодиагностические системы являются информативными и валидными инструментами психологической диагностики, дополняющими и объективирующими данные кли-

нико-психологического исследования. Разработанные экспертные психодиагностические системы нашли широкое применение как в индивидуализированных клинических, так и в массовых психопрофилактических исследованиях, например для выявления групп риска нарушений психической адаптации у представителей массовых профессий (педагогов, военнослужащих и т. п.). Апробированный в научно-практической деятельности комплексный психолого-диагностический подход с применением упомянутого инструментария показал высокую продуктивность и в тех случаях, где не-

Таблица 11 Фрагмент базы знаний методики СДВ

Исходные понятия: рубрики Диагностические понятия: уровни вложений интервалов и паттернов Описание

1-й уровень 2-й уровень 3-й уровень

Оценка настоящего времени 1 = 1

Ин < 0,8 Испытуемый в целом негативно оценивает действительность. Выявляется склонность сосредотачивать внимание на отрицательных сторонах событий, окружающих людей и межличностных отношений, а также на личных недостатках и неудачах

ЭВн > 2,08 & ВВн < 2,92 В оценке испытуемым актуальной жизненной ситуации присутствует двойственность, отражающая внутренние противоречия, возможно, не вполне осознаваемый внутрилич-ностный конфликт

СВн > 2,14 & ОВн > 4,65 ЭВн < 2,08 СВн > 5,70 ОВн > 9,15 Общий ход жизненных событий и личная деятельность, несмотря на их высокую динамичность, а также негативный фон настроения, воспринимаются испытуемым как весьма структурированные, прогнозируемые и понятные. Испытуемый ощущает тесную психологическую связь с реальностью, рационально-аналитически подходит к жизненным проблемам, способен отличить главное от второстепенного и планировать свое поведение

обходимо принимать решения, связанные с оцен-коИ психологических, профессионально-значимых качеств с учетом специфики и напряженности про-фессиональноИ деятельности.

1. Вассерман Л. И., Трифонова Е. А., Червинская К. Р.

Семантический дифференциал времени: экспертная психодиагностическая система в медицинской психологии: пособие для врачей и психологов. СПб.: СПбНИПНИ им. В.М.Бехтерева, 2009. 43 с.

2. Величковский Б. М. Когнитивная наука: Основы психологии познания: в 2 т. М.: Смысл, Академия, 2006.

3. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний-интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001.

4. Гаврилова Т. А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992.

5. Иовлев Б. В., Червинская К. Р., Щелкова О. Ю.

Опросник для определения невротических черт личности (НЧЛ): пособие для врачей. СПб.: СПбНИПНИ им. В. М. Бехтерева, 2003. 40 с.

6. Червинская К. Р. Методика интерперсональных отношений: опыт эксплицирования знаний эксперта-психолога, интерпретационные схемы: метод. пособие. СПб.: Речь, 2008. 160 с.

7. Червинская К. Р., Щелкова О. Ю. Медицинская психодиагностика и инженерия знаний // Под ред. Л. И. Вассерман а. СПб.: Академия, 2002. 624 с.

8. Darses F. О. Providing practitioners with techniques for cognitive work analysis // Theoretical Issues in Ergonomics Science. 2001. V. 2, N 3. Р. 268-277.

9. Feigenbaum E. Knowledge engineering: the applied side of artificial intelligence. Stanford. 1980.

УДК 331.101.1

И. Г. Городецкий, канд. хим. наук, М. В. Найченко, д-р техн. наук, П. С. Турзин, д-р мед. наук,

Российский государственный технологический университет им. К. Э. Циолковского

Эргономика и качество изделий медицинской техники

Ключевые слова: медицинская техника, эргономическая экспертиза, роботизированные медицинские комплексы, эргономические требования, медико-технические требования

Приведены определение, назначение, состав и особенности изделий медицинской техники (ИМТ). Рассмотрен порядок разработки ИМТ. Дано определение качества ИМТ. Рассмотрен эргономический аспект оценки качества ИМТ. Приведены структура и состав эргономических показателей качества ИМТ. Показана ролъ эргономической экспертизы в повышении качества ИМТ. Подчеркнуты важностъ формирования системы эргономического обеспечения создания ИМТ и ролъ специалистов по эргономике в обеспечении ее функционирования. Намечены цели исследований по повышению качества ИМТ.

В последнее время одним из наиболее ярких направлениИ в развитии изделиИ медицин-скоИ техники (далее — ИМТ) является создание роботизированных медицинских комплексов, при разработке которых особую роль играет полноцен-ныИ и обязательныИ учет эргономических требованиИ.

ИМТ предназначены для профилактики, диагностики и лечения заболеваниИ человека и (или) обеспечения этих процессов. ИМТ подразделяют на медицинские приборы, аппараты, оборудование, инструменты и комплексы. ОтличительноИ особенностью ИМТ является то, что любое из них должно быть разрешено к применению в медицинскоИ практике в установленном порядке органами здравоохранения. Следует отметить, что под изделием понимают любоИ предмет или набор предметов производства, подлежащих изготовлению на предприятии по конструкторскоИ документации [1].

Основным заказчиком ИМТ является Минздрав-соцразвития России. Для разработки необходимых ИМТ Минздравсоцразвития России направляет организации-разработчику заявку, содержащую обоснованные медицинские и технико-экономические требования к изделиям. При инициативноИ разработке предприятие-разработчик направляет в Минздравсоцразвития России предложение на рассмотрение и утверждение [2].

В содержании медико-технических требованиИ (технического задания) на ИМТ имеется подраз-

№ 2(В)/2010[

биотехносфера