Чтобы данные идеи не оставались на страницах научных журналов, а помогали людям реально, математикам необходимо больше взаимодействовать с врачами, ставящими перед ними определенные медицинские задачи. Данное взаимодействие (вследствие особенностей образования и способа мышления) зачастую обеим сторонам дается непросто: врачи не знают математику, а математики не обладают знанием медицинских наук, все они пользуются различными методами и терминологией. Но без такого диалога ни одна дисциплина на стыке наук невозможна.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
.
Таким образом, можно сделать ряд выводов по рассмотренной теме.
Моделированием называется процесс построения, исследования и использования моделей. Метод моделирования является в медицине средством, дающим возможность устанавливать все более сложные и глубокие взаимосвязи между опытом и теорией.
В медицине в большей части случаев применяются математические, физико-химические, биологические модели. Биологические модели применяются для воспроизводства на лабораторных животных состояний или заболеваний, которые встречаются и у человека. На сегодняшний день самое обширное распространение в медицине получили математические модели, применяемые для исследования сложных физиологических процессов, диагностики патологических состояний, исследования взаимодействия систем организма в патологии и норме, при исследовании эпидемических процессов, в фармакокинетике, клинической иммунологии. Прорывом в медицине является модель А. Ходжкина и А. Хаксли, благодаря которой стало возможным описать, как распространяются электрохимические импульсы, передающие в организме информацию по нервным клеткам. За нее ученые были награждены Нобелевской премией.
В настоящее время накоплен довольно богатый запас знаний по поводу инфекционных болезней, вследствие чего является актуальным создание математических моделей иммунных процессов.
Актуальной проблемой метода моделирования в медицине в настоящее время является то, что по ряду причин многие интересные и очень полезные разработки пока остаются просто хорошими идеями, не находя своего практического воплощения.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
.
Арнольд, И. В. Основы научных исследований / И. В. Арнольд. — М.: КД Либроком, 2016. — 144 c.
Основы научной работы и методология исследования / Г. И. Андреев, В. В. Барвиненко, В. С. Верба и др. —.
М: Финансы и статистика, 2012. — 294 с.
Скалепов, А. Н. Основы научного исследования: учебное пособие / А. Н. Скалепов. — М: ЮИ МИИТа, 2012. — 207 с.
Тихонов, В. А. Научные исследования: концептуальные, теоретические и практические аспекты / В. А.
Тихонов, В. А. Ворона. — 2-е изд., стер. — М: Горячая линия — Телеком, 2013.
— 296 с.
Тихонов, В. А. Теоретические основы научных исследований: Учебное пособие для вузов / В. А. Тихонов, В. А. Ворона, Л. В. Митрякова. — М.: Горячая линияТелеком, 2016. — 320 c.
Скалепов, А. Н. Основы научного исследования: учебное пособие / А. Н. Скалепов. — М: ЮИ МИИТа, 2012. — 38 с.
Тихонов, В. А. Теоретические основы научных исследований: Учебное пособие для вузов / В. А. Тихонов, В. А. Ворона, Л. В. Митрякова. — М.: Горячая линияТелеком, 2016. — 175 c.
Тихонов, В. А. Научные исследования: концептуальные, теоретические и практические аспекты / В. А. Тихонов, В. А. Ворона. —.
2-е изд., стер. — М: Горячая линия — Телеком, 2013. — 234 с.
Основы научной работы и методология исследования / Г. И. Андреев, В. В. Барвиненко, В. С.
Верба и др. — М: Финансы и статистика, 2012. — 214 с.
Арнольд, И. В. Основы научных исследований / И. В. Арнольд. — М.: КД Либроком, 2016. — 124 c.
