АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА МЕТА-АНАЛИЗА

Заявляемое техническое решение относится к области автоматизированных систем обработки информации.
Мета-анализ - это статистический метод, используемый для получения количественной оценки эффекта воздействия изучаемого фактора на основании статистического обобщения результатов нескольких независимых экспериментальных исследований, которые, по мнению исследователя, могут быть объединены. В каждом объединяемом экспериментальном исследовании должна присутствовать
экспериментальная (подвергаемая воздействию изучаемого фактора) и контрольная (не подвергаемая такому воздействию) группа. Изучаемым фактором может быть любой фактор физической, информационной и другой природы, а эффектом его воздействия - любой результат, который можно зарегистрировать экспериментально и связать с воздействием изучаемого фактора.
Из существующего уровня техники известна обработка информации, принимаемой дополнительным вычислительным устройством (патент на изобретение RU №2377635 опубл. 10.11.2006 г.), способ которой, реализуемый в вычислительной среде, имеющей основную компьютерную систему и программно-аппаратные средства дополнительного дисплея, которые связаны с основной компьютерной системой и выполнены с возможностью работать независимо от основной компьютерной системы, и содержащий этапы, на которых принимают первые данные в программно-аппаратных средствах дополнительного дисплея от основной компьютерной системы, причем прием первых данных осуществляется, когда на основную компьютерную систему подано питание, при этом на программно-аппаратные средства дополнительного дисплея питание подается даже тогда, когда подача питания на основную компьютерную систему отключена; отображают первые данные на вспомогательном дисплее таким образом, что управление отображением первых данных, в основном, осуществляется основной компьютерной системой, когда на основную компьютерную систему подано питание; сохраняют первые данные в кэше программно-аппаратных средств дополнительного дисплея; принимают вторые данные в программно-аппаратных средствах дополнительного дисплея от источника, отличающегося от основной компьютерной системы, когда подача питания на основную компьютерную систему отключена; обрабатывают вторые данные в программно-аппаратных средствах дополнительного дисплея для изменения первых данных, сохраненных в кэше, пока подача питания на основную компьютерную систему отключена; и отображают с помощью программно-аппаратных средств дополнительного дисплея измененные первые данные на дополнительном дисплее, пока подача питания на основную компьютерную систему отключена, так что управление отображением измененных первых данных осуществляется только программно-аппаратными средствами дополнительного дисплея.
Известной также является и автоматизированная система сбора, обработки и хранения данных для их последующего анализа (патент на полезную модель RU №122790, опубл. 10.12.2012 г.), содержащая по крайней мере один источник консолидированных данных, в состав которого входят по крайней мере одно автоматизированное рабочее место оператора сбора информации, через шину данных соединенное со входом модуля обработки данных, последовательно соединенного с устройством архивации, также содержащая расположенный на значительном расстоянии модуль обработки и хранения консолидированных данных, в состав которого входит устройство, разархивации выход которого соединен с входом модуля верификации, первый выход которого соединен с входом по крайней мере одного автоматизированного рабочего места оператора анализа консолидированных данных, выход которого соединен со вторым входом блока хранения консолидированных данных, а второй выход модуля верификации соединен с первым входом блока хранения консолидированных данных, при этом выход модуля архивации является выходом источника консолидированных данных, а вход модуля разархивации является входом модуля обработки и хранения консолидированных данных, причем консолидированные данные с выхода по крайней мере одного источника консолидированных данных поступают на вход модуля обработки и хранения консолидированных данных.
Известна система автоматизации выбора и статистического анализа данных (патент на полезную модель RU №123557, опубл. 27.12.2012 г.), содержащая подсистему выбора данных и построения пользовательских отчетов, предназначенную для обеспечения доступа к требуемым данным, организации преобразования данных; подсистему администрирования и индивидуальных настроек, предназначенную для хранения индивидуальных настроек пользователя, создания индивидуальной рабочей области пользователя, обеспечения сохранения результатов работы отдельных пользователей; подсистему межмодульного взаимодействия, предназначенную для организации экспорта и импорта данных для обеспечения последующей детальной обработки, при этом каждая из подсистем связана с блоком отображения и представления данных.
Известна и справочно-аналитическая система (патент на полезную модель RU №18592, опубл. 27.06.2001 г.), включающая в себя вычислительный комплекс с базой данных и системой связанных с ним каналами связи блоков регистрации информации, исследований, диагностики, лечения, управления и обеспечения, отличающаяся тем, что она дополнительно содержит блок селекции запросов, блок статистической обработки и обобщения данных, причем база данных связана со справочной базой данных и базами данных нижестоящих структур, а блок селекции связан с базой данных и терминалами блоков исследований, диагностики, лечения, управления и обеспечения.
Технической задачей предлагаемой полезной модели является расширение арсенала автоматизированных систем, используемых для получения корректных результатов решения практических задач, характеризующихся малым объемом экспериментального материала, не позволяющим сделать статистически достоверные выводы о наличии/отсутствии проявлений эффекта воздействия изучаемого фактора в одном исследовании вследствие уникальности условий эксперимента, дороговизны или высокого риска его проведения и т.п., за счет автоматизированного статистического обобщения результатов нескольких независимых идентичных по сути экспериментальных исследований с помощью заявляемой автоматизированной системы мета-анализа.
2
2
Решение технической задачи достигается тем, что автоматизированная система мета-анализа включает блок ввода числа объединяемых исследований, выход которого соединен с входом блока ввода характеристик каждого объединяемого исследования, выход которого соединен с входом блока формирования объединенного исследования, выход которого соединен с входами блоков: расчета оценки увеличения абсолютного риска, расчета оценки увеличения относительного риска, расчета отношения шансов, расчета единичного проявления эффекта, вычисления доли эффекта в группах и селекции - выход блока вычисления доли эффекта в группах соединен с входом блока вычисления разности эффектов, выход которого соединен с входом блока вычисления доверительного интервала разности эффектов; один из выходов блока селекции соединен с входом блока расчета значимости, а другой - с входом блока расчета критерия, выход которого соединен с входом блока определения значимости гипотезы, выход которого, как и выход блока расчета значимости соединен с входом блока расчета Z-критерия, выход которого соединен с входом блока расчета объема ложной выборки и с входом блока вычисления обобщенного Z-критерия, выход которого соединен с входами блоков: определения средней достоверности эффекта, расчета эффективного размера выборки и расчета среднего Z-критерия, выход которого соединен с входом блока расчета критерия однородности, выход которого соединен с входом блока определения значимости, выход которого соединен с входом блока проверки гипотезы, причем к блокам определения значимости гипотезы и определения значимости подключен блок хранения функции χ-распределения, а к блокам расчета Z-критерия и определения средней достоверности эффекта подключен блок хранения функции нормального распределения, который, как и блок хранения функции χ-распределения выполнен по схеме, исключающей возможность изменения хранимой в них информации, а выходы блоков: вычисления доверительного интервала разности эффектов, расчета оценки увеличения абсолютного риска, расчета оценки увеличения относительного риска, расчета отношения шансов, расчета единичного проявления эффекта, расчета объема ложной выборки, определения средней достоверности эффекта, расчета эффективного размера выборки и проверки гипотезы соединены с входом формирования результатов, выход которого соединен с входом блока интерпретации результатов, соединенного с входом блока интерфейса пользователя. Блоки ввода числа объединяемых исследований и ввода характеристик каждого объединяемого исследования могут быть подключены к сети Интернет. Блок интерфейса пользователя может быть подключен к сети Интернет. Блок интерпретации результатов может быть объединен блоком интерфейса пользователя. Блок ввода числа объединяемых исследований может быть объединен с блоком ввода характеристик каждого объединяемого исследования.
Техническим результатом, обеспечиваемым приведенной совокупностью признаков, является обеспечение автоматизированного математически корректного мета-анализа за счет использования для его проведения автоматизированной системы с дружественным интерфейсом, обеспечивающим получение и выдачу результатов мета-анализа в виде заключения, содержащего полный перечень его информативных характеристик, автоматизировано формируемого на основании указания пользователем числа объединяемых независимых экспериментальных исследований и числа случаев проявления и непроявления изучаемого эффекта в экспериментальной и контрольной группах каждого из них.
Сущность разработанной автоматизированной системы мета-анализа поясняется фигурой (фиг. - Схема автоматизированной системы мета-анализа), на которой схематично представлено ее устройство, обозначены компоненты и их функциональные взаимосвязи:
1 - Блок ввода числа объединяемых исследований.
2 - Блок ввода характеристик каждого объединяемого исследования.
3 - Блок формирования объединенного исследования.
4 - Блок вычисления доли эффекта в группах.
5 - Блок вычисления разности эффектов.
6 - Блок вычисления доверительного интервала разности эффектов.
7 - Блок расчета оценки увеличения абсолютного риска.
8 - Блок расчета оценки увеличения относительного риска.
9 - Блок расчета отношения шансов.
10 - Блок расчета единичного проявления эффекта.
11 - Блок селекции.
12 - Блок расчета значимости.
13 - Блок расчета критерия.
14 - Блок определения значимости гипотезы.
2
15 - Блок хранения функции χ-распределения.
16 - Блок расчета Z-критерия.
17 - Блок хранения функции нормального распределения.
18 - Блок расчета объема ложной выборки.
19 - Блок вычисления обобщенного Z-критерия.
20 - Блок определения средней достоверности эффекта.
21 - Блок расчета эффективного размера выборки.
22 - Блок расчета среднего Z-критерия.
23 - Блок расчета критерия однородности.
24 - Блок определения значимости.
25 - Блок проверки гипотезы.
26 - Блок формирования результатов.
27 - Блок интерпретации результатов.
28 - Блок интерфейса пользователя.
2
2
Автоматизированная система мета-анализа (см. фиг.) включает блок ввода числа объединяемых исследований (1), выход которого соединен с входом блока ввода характеристик каждого объединяемого исследования (2), выход которого соединен с входом блока формирования объединенного исследования (3), выход которого соединен с входами блоков: расчета оценки увеличения абсолютного риска (7), расчета оценки увеличения относительного риска (8), расчета отношения шансов (9), расчета единичного проявления эффекта (10), вычисления доли эффекта в группах (4) и селекции (11) - выход блока вычисления доли эффекта в группах (4) соединен с входом блока вычисления разности эффектов (5), выход которого соединен с входом блока вычисления доверительного интервала разности эффектов (6); один из выходов блока селекции (11) соединен с входом блока расчета значимости (12), а другой - с входом блока расчета критерия (13), выход которого соединен с входом блока определения значимости гипотезы (14), выход которого, как и выход блока расчета значимости (12) соединен с входом блока расчета Z-критерия (16), выход которого соединен с входом блока расчета объема ложной выборки (18) и с входом блока вычисления обобщенного Z-критерия (19), выход которого соединен с входами блоков: определения средней достоверности эффекта (20), расчета эффективного размера выборки (21) и расчета среднего Z-критерия (22), выход которого соединен с входом блока расчета критерия однородности (23), выход которого соединен с входом блока определения значимости (24), выход которого соединен с входом блока проверки гипотезы (25), причем к блокам определения значимости гипотезы (14) и определения значимости (24) подключен блок хранения функции χ-распределения (15), а к блокам расчета Z-критерия (16) и определения средней достоверности эффекта (20) подключен блок хранения функции нормального распределения (17), который, как и блок хранения функции χ-распределения (15) выполнен по схеме, исключающей возможность изменения хранимой в них информации, а выходы блоков: вычисления доверительного интервала разности эффектов (6), расчета оценки увеличения абсолютного риска (7), расчета оценки увеличения относительного риска (8), расчета отношения шансов (9), расчета единичного проявления эффекта (10), расчета объема ложной выборки (18), определения средней достоверности эффекта (20), расчета эффективного размера выборки (21) и проверки гипотезы (25) соединены с входом формирования результатов (26), выход которого соединен с входом блока интерпретации результатов (27), выход которого соединен с входом блока интерфейса пользователя (28). Блоки ввода числа объединяемых исследований (1) и характеристик каждого объединяемого исследования (2) могут быть подключены к сети Интернет. Блок интерфейса пользователя (28) может быть подключен к сети Интернет. Блок интерпретации результатов (27) может быть объединен с блоком интерфейса пользователя (28). Блок ввода числа объединяемых исследований (1) может быть объединен с блоком ввода характеристик каждого объединяемого исследования (2).
Функционирование разработанной автоматизированной системы мета-анализа заключается в следующем.
1) С помощью блока ввода числа объединяемых независимых экспериментальных исследований задают число таких исследований - k.
a
i
i
i
i
2) Далее с помощью блока ввода характеристик каждого объединяемого исследования, организуя цикл от 1 до k, для каждого объединяемого исследования вводят: число случаев проявления эффекта в экспериментальной группе (), число случаев с отсутствием проявления эффекта в экспериментальной группе (b), число случаев проявления эффекта в контрольной группе (c), число случаев с отсутствием проявления эффекта в контрольной группе (d).
3) Затем с помощью блок расчета количественных характеристик объединенного исследования формируют характеристики объединенного, (k+1)-го, исследования, суммируя аналогичные характеристики объединяемых независимых исследований:
, , , .
li
2i
4) В блоке вычисления оценок доли проявления эффекта в экспериментальной (PE) и контрольной (PE) группе каждого исследования для всех сформированных (k+1) исследований рассчитывают отношения числа случаев, в которых эффект наблюдался, к объему групп (число экспериментов в группах):
1i
i
i
i
2i
i
i
i
a
a
PE=/(+b)100%, PE=c/(c+d)100%,
где i={1…k+1}) номер исследования.
i
5) Далее в блоке вычисления разности эффектов в экспериментальной и контрольной группе для каждого из (k+1) исследований рассчитывают разности эффектов (ΔPE):
i
li
2i
ΔPE=PE-PE.
6) Затем в блоке вычисления доверительного интервала разности эффектов для каждого из (k+1) исследований вычисляют ее стандартное отклонение:
,
i
по величине которого рассчитывают границы 95%-го доверительного интервала (CI):
i
i
i
CI=ΔPE±1,96 SD,
где «-» соответствует левой (нижней), а «+») правой (верхней) границам доверительного интервала. Результаты передают в блок формирования результатов.
эi
кi
7) В блоке расчета оценки увеличения абсолютного риска для каждого из (k+1) исследований рассчитывают величину абсолютного риска для экспериментальной (АР) и контрольной (AP) группы:
эi
i
i
i
кi
i
i
i
a
a
AP=/(+b); АР=c/(c+d),
i
на основании которых рассчитывают величину увеличения абсолютного риска (УАР), отражающую дополнительное число случаев проявления эффекта, связанное с воздействием изучаемого фактора, что особенно удобно при исследовании индивидуального риска:
i
эi
кi
УАР=AP-АР.
Результаты передают в блок формирования результатов.
i
8) В блоке расчета оценки увеличения относительного риска сначала для каждого из (k+1) исследований рассчитывают величину относительного риска (ОР), показывающую, во сколько раз возможность наступления эффекта выше в экспериментальной группе по сравнению с контрольной группой:
i
эi
кi
i
i
i
i
i
i
а
a
ОР=AP/АР=(с)/((+b)(c+d)),
i
а затем рассчитывают величину увеличения относительного риска (УОР):
i
эi
кi
к
э
к
УОР=(AP-АР)/АР=АР/АР-1=OP-1.
Результаты передают в блок формирования результатов.
i
9) В блоке расчета отношения шансов для каждого из (k+1) исследований рассчитывают отношение шансов (ОШ):
i
i
i
i
i
i
i
i
i
a
a
ОШ=(/b)/(c/d)=(d)/(bс).
Чем больше зависит эффект воздействия от наличия изучаемого фактора, тем больше отношение шансов отличается от 1. Результаты передают в блок формирования результатов.
10) В блоке расчета единичного проявления эффекта для каждого из (k+1) исследований рассчитывают величину
i
эi
кi
ИПВ=1/(AP)АР), показывающую число случаев, которые должны быть подвержены воздействию изучаемого фактора, чтобы обеспечить однократное (хотя бы в одном случае) проявление изучаемого эффекта. Результаты передают в блок формирования результатов.
11) В блоке селекции для каждого из {k+1) исследований осуществляют проверку истинности предиката
a
a
a
a
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
P(,b,c,d)=(+b+c+d)<20∨(20<(+b+c+d}<40∧min{,b,c,d}≤5),
где «∨» - знак объединения по «И», «∧» - знак объединения по «ИЛИ». Если значение предиката «истина», то для дальнейших расчетов выбирают выход блока селекции, связанный с блоком расчета уровня значимости, а если значение предиката «ложь» - то выбирают выход блока селекции, связанный с блоком расчета критерия.
12) В блоке расчета уровня значимости рассчитывают уровень значимости нулевой гипотезы
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
a
a
a
a
p={(+b)!(c+d)!(+c)!(b+d)!)/((+b+c+d)!!b!c!d!).
2
13) В блоке расчета критерия вычисляют значение критерия χ:
и передают его в блок определения значимости.
2
2
2
i
14) В блоке определения значимости по полученному значению критерия χ при числе степеней свободы df=1 с помощью таблиц χ-распределения определяют уровень значимости нулевой гипотезы - p, для чего к нему подключен блок хранения функции χ-распределения.
2
2
2
i
15) Блок хранения функции χ-распределения выполнен по схеме, исключающей возможность изменения хранимой в нем информации и содержит таблицу функции χ-распределения (распределения Пирсона), задающую однозначное соответствие между величиной критерия χ и уровнем значимости нулевой гипотезы - p.
i
i
16) В блоке расчета Z-критерия для каждого из (k+1) исследований по поступившей на вход величине уровня значимости нулевой гипотезы p осуществляют определение величины Z-критерия (Z), для чего к нему подключен блок хранения функции нормального распределения.
i
i
17) Блок хранения функции нормального распределения выполнен по схеме, исключающей возможность изменения хранимой в нем информации, и содержит таблицу значений функции нормального распределения, ставящей в соответствие каждой величине p величину Z-критерия (Z).
18) В блоке расчета объема ложной выборки для к объединяемых исследований рассчитывают число исследований, дополнительное включение которых в экспериментальное исследование приводило бы к превышению полученного в результате объединения уровня значимости гипотезы об отсутствии эффекта:
.
Результаты передают в блок формирования результатов.
19) В блоке вычисления обобщенного значения Z-критерия для k объединяемых исследований рассчитывают величину:
.
overall
overall
20) Далее в блоке определения средней достоверности эффекта по ранее рассчитанному значению Z определяют значение средней достоверности проявления эффекта (p), для чего к нему подключен блок хранения функции нормального распределения. Результаты передают в блок формирования результатов.
21) В блок расчета эффективного размера выборки для k объединяемых исследований рассчитывают величину:
,
характеризующую несоответствие результатов проявления эффекта в экспериментальной и контрольной группах. Результаты передают в блок формирования результатов.
22) В блоке расчета среднего значения Z-критерия для k объединяемых исследований рассчитывают величину:
.
23) По рассчитанной величине среднего значения Z-критерия в блоке расчета критерия однородности для k объединяемых исследований рассчитывают значение критерия согласия (однородности):
.
2
2
2
i
24) Далее в блоке определения уровня значимости по полученному значению критерия χ при числе степеней свободы df=1 с помощью таблиц χ-распределения определяют уровень значимости нулевой гипотезы - p, для чего к нему подключен блок хранения функции χ-распределения.
i
i
25) В блоке проверки гипотезы по полученному значению p осуществляют проверку гипотезы об однородности результатов, полученных в экспериментальной и контрольной группах, сравнив значение p с априорно выбранным критическим значением (как правило, 0,05 или 0,01). Результаты передают в блок формирования результатов.
26) В блоке формирования заключения осуществляют объединение результатов, полученных из других блоков, формируя информацию, необходимую для интерпретации результатов мета-анализа
27) В блоке интерпретации результатов такую интерпретацию выполняют с учетом специфики объединяемых экспериментальных исследований, изучаемого фактора и математических особенностей задачи (требуемых граничных величин выраженности эффекта, уровней значимости гипотез, допустимых объемов ложной выборки, эффективного размера выборки и т.п.).
28) В блоке интерфейса пользователя результаты интерпретации результатов мета-анализа представляют в виде, удобном конечному пользователю (таблицы, графики, диаграммы, текст и т.п.) и выдают на устройство отображения (вывода) информации: экран монитора, принтер и т.п.
Таким образом, описанные элементы заявляемой автоматизированной системы мета-анализа функционально взаимосвязаны и находятся в конструктивном единстве, а совокупность ее существенных признаков неизвестна из уровня техники. Поэтому, по мнению заявителей, заявляемая автоматизированная система мета-анализа представляет собой новое техническое решение, относящееся к классу устройств цифровых вычислений или обработки данных, специально предназначенных для обработки статистических данных.
На основе описанного технического решения разработаны автоматизированные системы мета-анализа результатов независимых экспериментальных медико-биологических исследований, связанных с исследованием влияния на организм человека экстремальных факторов условий профессиональной деятельности и результатов клинических исследований эффективности лекарственных средств, проводимых исследователями разных городов России и разных стран мира.
Заявляемая автоматизированная система мета-анализа является промышленно применимой, поскольку может быть реализована при промышленном производстве широкого класса информационно-измерительных, вычислительных, информационных систем и программно-аппаратных комплексов, функционирование которых связано с автоматизированной обработкой информации.