Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Кибернетика и программирование
Правильная ссылка на статью:

Компьютерная симуляция проведения биохимического анализа в медицинском образовании

Гуляихина Евгения Сергеевна

кандидат педагогических наук

доцент, кафедра информатики и математики, Волгоградский институт бизнеса

400010, Россия, Волгоградская область, г. Волгоград, ул. Качинцев, 63

Gulyaikhina Evgeniya Sergeevna

PhD in Pedagogy

associate professor at Volgograd Institute of Business

400010, Russia, Volgograd Region, Volgograd, str. Kachintsev, 63

gulevgeniya@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.7256/2306-4196.2014.4.12677

Дата направления статьи в редакцию:

01-08-2014


Дата публикации:

15-08-2014


Аннотация: Статья посвящена проблеме компьютерной симуляции проведения биохимического анализа биологических жидкостей с помощью прибора Stat Fax® 1904 + R. Описана методология и этапы создания обучающего симулятора (формулирование проблемы, планирование проекта, определение системы, сбор входных данных, трансляция модели, верификация и валидация, а также внедрение в образовательный процесс). Представлены основные методы расчета концентрации вещества, имитируемые компьютерным симулятором (на основе стандарта, расчета фактора, многоточечной калибровки и измерение кинетических характеристик). Автор уделяет значительное внимание разработке интерфейса основного окна программы, которое представляет собой виртуальный рабочий стол для проведения биохимического анализа. Необходимыми элементами имитируемой поверхности выступают изображения прибора с действующими клавиатурой и дисплеем, область печати для вывода результатов анализа, пробирок (бланк, стандарт, образец) с соответствующими кнопками, а также кнопка питания прибора. Задача симуляции количественных и качественных характеристик исследуемой смеси решена с помощью генератора случайных чисел. Результаты проведенного исследования могут быть использованы при создании обучающих компьютерных симуляторов не только в области медицины, но и в других сферах профессиональной деятельности.


Ключевые слова:

компьютерная симуляция, симулятор, биохимический анализ, лабораторная диагностика, биохимический анализатор, Stat Fax® 1904+R, медицинское образование, концентрация вещества, виртуальный рабочий стол, симуляция оптической плотности

Abstract: The article is devoted to the problem of computer simulation of biochemical analysis of biological fluids using the Stat Fax® 1904 + R. The author describes methodology and stages of creating an educational simulator (formulation of the problem, project planning, defining the system, gathering of input data, translation of the model, verification and validation, implementation of the system into the educational process). The article presents main methods for calculation of substances’ concentration, imitated by the computer simulator (based on the standard, factor calculation, multi-point calibration and kinetic characteristics measuring). The author pays significant attention to the interface design of the application’s main window that visualize virtual desktop for carrying out biochemical analysis. The essential elements of the simulated desktop are the images of the device with working keyboard, display, printing area for displaying the results of analysis, tubes (blank, standard, sample) with corresponding buttons, as well as the power button. The task of simulation of the quantitative and qualitative characteristics of the test mixture is solved using random number generator. The results of the presented study can be used in building educational computer simulators not only in medicine but also in other areas of professional activity. 


Keywords:

computer simulation , simulator, biochemical analysis , laboratory diagnostics, biochemical analyzer, Stat Fax® 1904 + R, medical education, substance concentration, virtual desktop, optical density simulation

В последние годы наблюдается повышенный интерес среди ученых и педагогов к созданию симуляторов не только для совершенствования практических навыков специалистов, но и для формирования профессиональных компетенций у выпускников вузов. В сфере медицинских образовательных учреждений следует отметить опыт применения симулятора для проведения хирургических операций в процессе обучения будущих врачей-хирургов [3]. Его использование позволило создать виртуальные сценарии проведения хирургических операций, при выполнении которых студенты смогли освоить различные приемы оперирования и проявить самостоятельность в принятии решений. Также определенной значимостью обладают результаты внедрения симулятора для исследования образцов крови лабораторных крыс в рамках курса физиологии [4]. Такая технология виртуального опыта стала эффективной ввиду минимизации финансовых затрат и соблюдения этических принципов (например, сохранение жизни лабораторных животных), а также позволила отработать практические навыки студентов до проведения экспериментов. Принимая во внимание имеющийся опыт создания и внедрения симуляторов в различных областях образовательной и профессиональной деятельности, клиническая лабораторная диагностика выступает сферой, нуждающейся во внедрении компьютерных симуляторов. Одной из основных функций современной лаборатории является проведение анализа биологических жидкостей с использованием биохимического анализатора. По причине высокой стоимости оборудования для такого лабораторного анализа, создание компьютерного симулятора позволит решить проблему доступности и избежать финансовых затрат в случае порчи оборудования при отработке практических навыков обучающегося специалиста.

В результате исследования научной литературы по проблеме компьютерных симуляторов было выявлено, что современными учеными разработан определенный круг вопросов по применению симуляционных моделей в различных профессиональных областях [1, 5, 6]. Среди изученных источников находится монография К. Чуна «Руководство к симуляционному моделированию: практический подход» [2]. Изложенные автором методологические принципы могут стать основой для создания обучающего компьютерного симулятора, поскольку содержит обоснование практического подхода к его разработке. Автор исходит из положения о том, что процесс создания обучающего симулятора почти полностью совпадает с созданием симуляционных моделей и состоит из следующих этапов:

  1. формулирование проблемы;

  2. планирование проекта;

  3. определение системы;

  4. сбор исходных данных;

  5. трансляция модели;

  6. верификация;

  7. валидация;

  8. внедрение [2].

Если первые три этапа работы по созданию обучающего симулятора являются схожими со ступенями в проекте построения симуляционной модели, то особенностью четвертой стадии является необходимость в сборе и редактировании графической и звуковой информации. Трансляция модели и верификация также являются важными этапами создания любого компьютерного симулятора. Когда созданная модель переводится в компьютерную с помощью языка программирования. Затем происходит процесс верификации, подразумевающий проверку программы на соответствие поставленным требованиям.

Следующий этап работы по созданию обучающего симулятора предполагает проверку не только внешней валидности, но и его образовательный потенциал. Программа должна представлять изучаемую модель таким образом, чтобы она могла быть использована для формирования и отработки определенных навыков обучающегося. Необходимо отметить, что процесс создания обучающего симулятора не требует экспериментального плана с последующим анализом его работы, поскольку такая компьютерная программа не направлена на анализ изучаемой системы и возможных линий ее поведения.

После фазы валидации проводится внедрение в образовательный процесс созданного симулятора, которое состоит из записи программы на физический носитель, ее установки на персональный компьютер и дальнейшей технической поддержки проекта.

Описанные К. Чуном этапы создания обучающего компьютерного симулятора были положены в основу работы над компьютерным симулятором, позволяющим студентам отработать практические навыки работы с биохимическим анализатором Stat Fax® 1904+R (рис. 1) до прохождения практики в клинической лаборатории. В результате планирования работы над проектом был составлен календарный план выполнения поставленных задач, начинающийся со сбора информации о приборе и методах проведения биохимического анализа с его помощью. Проведение этого исследования стало возможным при финансовой поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере в рамках программы «Участник молодежного научно-инновационного конкурса».

__._1

Рис. 1. Внешний вид биохимического анализатора Stat Fax® 1904+R.

Этапы определения системы и сбора входных данных были синтезированы, поскольку выявление основ работы биохимического анализатора Stat Fax® 1904+R и возможных способов симуляции качественных характеристик реагентов было невозможным без сбора определенного вида информации. Участники проекта провели интервью со специалистами, имеющими опыт проведения биохимического анализа с помощью данного прибора. Ими были получены фотографии прибора на различных стадиях его работы, видеозапись полного цикла определения концентрации вещества биохимическим анализатором и копии результатов проведенных тестов. Собранные данные позволили определить методы расчета концентрации вещества, выполняемые исследуемым прибором, его основные характеристики и решить задачу симуляции качественных характеристик реагентов.

Компьютерный симулятор проведения биохимического анализа с помощью прибора Stat Fax® 1904+R имитирует не только измерение абсорбции и концентрации вещества в биологической жидкости, но и выявление его кинетических характеристик. Такие возможности реализуются посредством четырех методов: на основе стандарта, расчета фактора, многоточечной калибровки и кинетического метода. Первые три метода основываются на законе Бугера-Ламберта-Бера, который предполагает линейную зависимость концентрации вещества от значения его оптической плотности и вычисляется по формуле 1:

Ci = Di * F,

где Ci– концентрация i-того образца, Di – абсорбция i-того образца, F - фактор. При известном значении фактора симулятор имитирует метод расчета по фактору. В противном случае, когда значение фактора неизвестно, то применяется метод расчета с помощью стандарта (смесь, в которой концентрация исследуемого вещества известна с высокой точностью). Симулятор вычисляет фактор путем деления концентрации стандарта на его оптическую плотность. Если для проведения анализа биологической жидкости требуется использование нескольких стандартов, то программа строит калибровочный график после измерения абсорбции стандартов и концентрации вещества в них, а затем определяет с его помощью концентрацию вещества в исследуемом образце. Поскольку данный симулятор имитирует проведение биохимического анализа на приборе, работа которого базируется на фотометрическом методе, то систематическая ошибка исключается измерением против холостой пробы (т.е. бланка - смеси, в которой концентрация исследуемого вещества равна 0). Программа сообщает о времени измерения холостой пробы с помощью дисплея, и при расчете концентрации исследуемого вещества автоматически вычитает значение абсорбции бланка из значения оптической плотности конечной точки исследуемого образца (end point method). Применение кинетического метода (kinetic measurement) позволяет определить концентрацию вещества по измеряемым значениям скорости реакции, что делает необходимым определение временных отрезков для процессов инкубации и реакции. Такой метод предполагает исследование скорости изменения абсорбции, значения которой регистрируются в начале и в конце заданного отрезка времени. При этом вычисление концентрации вещества происходит с помощью рассчитанного или введенного фактора по формуле 2:

Сi = (Di1 - Di2)/min * F,

где Di1 - абсорбция образца в начале заданного отрезка времени; Di2- абсорбция образца в конце заданного отрезка времени.

__.2

Рис. 2. Результаты измерения концентрации билирубина и глюкозы с помощью прибора Stat Fax® 1904+R.

Биохимический анализатор Stat Fax® 1904+R сопровождает процесс измерения концентрации вещества выводом на печать результатов с помощью печатного устройства. На рисунке 2 представлены фрагменты результатов измерений концентрации билирубина и глюкозы, проведенные по методикам фирмы «Витал Девелопмент Корпорэйшн». Взаимодействие пользователя с прибором происходит с помощью дисплея и клавиатуры. Кроме изображения прибора интерфейс компьютерного симулятора также содержит область для печати, которая представляет собой текстовую область с полосой прокрутки (рис. 3).

__.3

Рис. 3. Главное окно компьютерного симулятора проведения биохимического анализа с помощью прибора Stat Fax® 1904+R.

Компьютерный симулятор содержит названия 27 тестов, каждый из которых имеет порядковый номер согласно списку, внесенному в память прибора Stat Fax® 1904+R фирмой-производителем. В случае, если тест вызывается первый раз, то пользователю необходимо внести все параметры для настройки хода измерения концентрации вещества (метод расчета, длина волны, значение фактора и т.д.). Выбор метода расчета концентрации является определяющим, поскольку от него будет зависеть количество стандартов, вид расчетной формулы и необходимость построения калибровочного графика. При повторном вызове теста пользователь может сразу перейти к процессу измерения.

Для симуляции процесса измерения концентрации вещества фотометрическим методом, задача имитации оптической плотности (абсорбции) исследуемой пробы является основополагающей. Решить данную проблему позволяет генератор случайных чисел, с помощью которого можно задавать границы возможных значений абсорбции пробы, вычисленных по вышеупомянутым формулам. Если известны возможные значения концентрации вещества в исследуемом образце и фактор перерасчета (или значения концентрации и абсорбции стандарта для его расчета), то можно вычислить границы возможных значений абсорбции образца, выразив ее из формулы. Например, при определении концентрации билирубина методом расчета концентрации по стандарту можно использовать данные, представленные на рисунке 2, и определить числовой промежуток возможных значений абсорбции образца. Для удобства восприятия, эти данные и результаты вычислений помещены в таблицу 1, последний столбец которой содержит значения искомых величин. В ней представлены значения абсорбции смеси для референтных значений концентрации билирубина в образце, поэтому при создании симулятора их следует расширить в целях приближения результатов биохимического анализа к реальным результатам.

Таблица 1. Данные для расчета промежутка значений оптической плотности образца

Название теста

Концентрация, Ci

Стандарт

Фактор, F

Абсорбция, Di

От

До

Конц., Сst

Абс., Dst

От

До

Билирубин

8,5

20,5

85,5

0,366

233,2

0,036

0,088

Изучение возможности применения генератора случайных чисел к симуляции абсорбции химической смеси позволило выполнить этапы проекта до стадии трансляции модели. Работа по созданию компьютерной программы также должна состоять из этапов трансляции модели, верификации, валидации и внедрения в образовательный процесс.

Полученная компьютерная программа может быть использована как в сфере медицинского образования, так и в областях профессиональной деятельности для повышения квалификации сотрудников. Обучающий компьютерный симулятор проведения биохимического анализа с помощью прибора Stat Fax® 1904+R позволит провести имитацию измерения концентрации вещества в биологической жидкости в лабораторных условиях и отработать навыки работы специалиста с данным биохимическим анализатором.

Библиография
1. Becker, K., Parker, J.R. The guide to computer simulations and games / K. Becker, J.R. Parker. – Indianapolis: John Wiley & Sons, 2011. – 456 p.
2. Chung, Chris. Simulation modeling handbook: a practical approach / Chris. Chung. – NY: CRC Press LLC, 2004. – 574 p.
3. Kolsanov, A.V. Virtual surgeon system for simulation in surgical training / A.V. Kolsanov, A.V. Ivaschenko, A.V. Kuzmin, A.S. Cherepanov // Biomedical engineering. – 2014. – Vol. 47 (6). – P. 285-287.
4. Moreno-Ger, P. Application of a low-cost web-based simulation to improve students’ practical skills in medical education / P. Moreno-Ger, J. Torrente, J. Bustamante, C. Fernández-Galaz, B. Fernández-Manjón, M.D. Comas-Rengifo // International Journal of Medical Informatics. – 2010. – Vol. 79 (6). – P. 459-467.
5. O’Kelly, P. Computer simulation of thermal plant operations / P. O’Kelly. – NY: Springer Science + Business Media, 2013. – 511 p.
6. Частиков А.П., Тотухов К.Е. Теоретические основы интеллектуальной симуляции промышленных роботов / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов. – Саарбрюккен: Lap Lambert Academic Publishing, 2013. – 120 с.
7. Коробейников А.Г., Исмагилов В.С., Копытенко Ю.А., Петрищев М.С. Исследование геоэлектрической структуры земной коры на базе анализа фазовых скоростей ультранизкочастотных геомагнитных вариаций // NB: Кибернетика и программирование.-2013.-2.-C. 36-43. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.2.8736. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_8736.html
8. Сидоркина И.Г.САПР и интеллектуальные обучающие технологии // Кибернетика и программирование", № 1, 2014 DOI: 10.7256/2306-4196.2014.1.11316
References
1. Becker, K., Parker, J.R. The guide to computer simulations and games / K. Becker, J.R. Parker. – Indianapolis: John Wiley & Sons, 2011. – 456 p.
2. Chung, Chris. Simulation modeling handbook: a practical approach / Chris. Chung. – NY: CRC Press LLC, 2004. – 574 p.
3. Kolsanov, A.V. Virtual surgeon system for simulation in surgical training / A.V. Kolsanov, A.V. Ivaschenko, A.V. Kuzmin, A.S. Cherepanov // Biomedical engineering. – 2014. – Vol. 47 (6). – P. 285-287.
4. Moreno-Ger, P. Application of a low-cost web-based simulation to improve students’ practical skills in medical education / P. Moreno-Ger, J. Torrente, J. Bustamante, C. Fernández-Galaz, B. Fernández-Manjón, M.D. Comas-Rengifo // International Journal of Medical Informatics. – 2010. – Vol. 79 (6). – P. 459-467.
5. O’Kelly, P. Computer simulation of thermal plant operations / P. O’Kelly. – NY: Springer Science + Business Media, 2013. – 511 p.
6. Chastikov A.P., Totukhov K.E. Teoreticheskie osnovy intellektual'noi simulyatsii promyshlennykh robotov / A.P. Chastikov, K.E. Totukhov. – Saarbryukken: Lap Lambert Academic Publishing, 2013. – 120 s.
7. Korobeinikov A.G., Ismagilov V.S., Kopytenko Yu.A., Petrishchev M.S. Issledovanie geoelektricheskoi struktury zemnoi kory na baze analiza fazovykh skorostei ul'tranizkochastotnykh geomagnitnykh variatsii // NB: Kibernetika i programmirovanie.-2013.-2.-C. 36-43. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.2.8736. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_8736.html
8. Sidorkina I.G.SAPR i intellektual'nye obuchayushchie tekhnologii // Kibernetika i programmirovanie", № 1, 2014 DOI: 10.7256/2306-4196.2014.1.11316