Природничі, математичні науки та освіта в медицині

Розвиток та вдосконалення soft skills студентів-медиків шляхом вивчення медичної та біологічної фізики

2025-01-27T21:15:53+02:00

Здобувачі медичної освіти повинні бути готові не тільки до вирішення складних професійних завдань у майбутній професії, але й працювати в мультидисциплінарних командах, адаптуватися до нових технологій і здобувати нові знання та навички, коли це необхідно. Ці компетенції, зазвичай відомі як soft skills («м’які навички»), підкріплені різними методологіями та інструментами, за останні два десятиліття увійшли у навчальний процес.
У цьому дослідженні з’ясовується можливість формування soft skills при викладанні дисципліни «Медична та біологічна фізика», як складової комплексу природничих дисциплін здобувачами освіти медичного ЗВО у 2023-2024 навчальному році.
У статті представлені дані результатів анонімного опитування, проведеного серед здобувачів освіти, які погодилися взяти участь в опитуванні. Більшість респондентів відзначили розвиток та вдосконалення власних soft skills при засвоєнні дисципліни «Медична та біологічна фізика», при цьому підкреслюючи важливу роль викладача.
Здобувачі освіти, які розвинули нові та вдосконалили існуючі soft skills впродовж вивчення медичної та біологічної фізики зможуть у майбутньому спроектувати набутий досвід на досягнення необхідних професійних компетентностей.

Актуальні питання біофізики серця при опануванні студентами тем з кардіології

2025-05-21T13:52:46+03:00

Стаття присвячена освітленню проблеми про значення основ біофізики при викладанні у студентів тем з кардіології. Біофізика серця як науковий напрямок має розділи медичної біофізики, біоенергетики, біоелектрики, біофізики метаболізму, які вивчають фізичні аспекти серцевої діяльності на всіх рівнях її організації, починаючи від молекулярного рівня до вивчення внутрішньосерцевої гемодинаміки при дії різних факторів. Вивчення тем з кардіології для студентів має проводитись з використанням знань про застосування сучасних інструментальних методів діагностики, таких як: ЕхоКГ, КТ, МРТ, ПЕТ та нових технологій для лікування різних захворювань, що є надзвичайно сучасним і актуальним.

Сучасні методи діагностики та лікування в ургентній хірургії дитячого віку як результат розвитку природничих та технічних наук

2024-07-26T13:31:28+03:00

Світ медицини стрімко змінюється під впливом сучасних наукових тенденцій. Успіхи в розвитку природничих і технічних наук посприяли розширенню діагностичних можливостей та вдосконаленню методів дослідження та лікування в різних медичних галузях. За останні десятиріччя прагнення до поєднання наукових відкриттів, передових знань із областей природничих і технічних наук та медичних потреб призвело до стрімкого прогресу в медичній практиці, хірургічних техніках, технологіях і протоколах догляду за пацієнтами. Хірургія дитячого віку, як одна з наймолодших та найскладніших галузей медицини, розвинулася та досягає успіхів завдяки впровадженню нових високотехнологічних діагностичних та хірургічних методів.
У статті зосереджено увагу на окремих історичних аспектах розвитку сучасних напрямів дитячої хірургії, досягненнях та перспективах інноваційних методів діагностики та лікування – мініінвазивній хірургії, магнітно-резонансній та комп’ютерній томографії, імерсивних технологіях.

Комп’ютерне моделювання діафізарного перелому при остеосинтезі титановими та сталевими пластинами з кутовою стабільністю гвинтів

2024-10-08T20:22:00+03:00

Частота виникнення переломів кінцівок з року в рік постійно зростає, що вимагає вдосконалення підходів до їх лікування, щоб зробити цей процес менш тривалим та недорогим, а також більш комфортним для пацієнта. Оперативне лікування з застосуванням пластин може забезпечити ці переваги, але все ж потребує постійного дослідження направленого на вдосконалення техніки виконання, імплантатів та покращення результатів лікування. Біомеханічні взаємодії між пластиною, гвинтами та кістковими фрагментами є одним із критичних факторів, що впливають на стабільність перелому. Наявність різноманіття типів переломів, видів пластин та матеріалів, що використовуються для їх виробництва, ускладнюють можливість перебачити механічні взаємодії, що відбуваються при застосуванні даних конструкцій і багато аспектів залишаються недостатньо вивченими. Вплив матеріалу з якого виготовлена пластина та навантаження були досліджені шляхом комп’ютерного моделювання з застосуванням методики скінчених елементів для визначення найбільш стресових ділянок та зміщення.
Мета дослідження. Визначити вплив матеріалу з якого виготовлена пластина з кутовою стабільністю, зокрема нержавіючої сталі та титану, на зміни її напружено-деформованого стану та зміщення фрагментів перелому під дією прикладеного згинального, привідного та ротаційного навантаження.
Матеріали і методи. Комп’ютерне моделювання з застосуванням методики скінчених елементів було проведено в Autodesk Inventor. Змодельована пряма пластина з кутовою стабільністю гвинтів на 10 отворів. Дослідження статичного навантаження було проведено з прикладанням зусиль під кутом 90º до осі кістки у двох площинах (що симулює згинання та відведення) та ротацію вздовж осі кістки. Зміщення та ділянки підвищеного стресу за фон Мізесом визначалися в 3 частинах пластини: центральна ділянка над зоною перелому, та ділянки навколо найближчих до центру пластини отворів. Діапазон навантажень для згинання складав від 100 Н до 1000 Н, для відведення від 100 Н до 500 Н, а для ротаційного навантаження від 1 Nm до 10 Nm. Статистичний аналіз отриманих результатів проводився з використанням Microsoft Excel 2003.
Результати та обговорення. При збільшенні навантаження відмічалося посилення стресу в пластині над зоною перелому та навколо найближчих до центру пластини отворів, при чому для нержавіючої сталі показники були вищими, ніж для титану для більшості режимів навантаження, лише в поодиноких випадках над ділянкою перелому ситуація була протилежною. При прикладанні згинального навантаження низької інтенсивності максимальні показники стресу в пластинах з нержавіючої сталі були вищими ніж у титану на 10,9 – 47,0 %, крім центральної частини пластини. Для більш інтенсивного згинального навантаження відмінності в стресових ділянках між матеріалами складали від 14,3 % в центральній частині до 35,3 % в проксимальній частині. В переважній більшості режимів навантаження у напрямку приведення стрес в пластині з нержавіючої сталі був вищим, за виключенням дистальної ділянки при невеликих силах. Різниця між показниками стресу для навантаженнях низької інтенсивності була 0,23 – 7,0 %, а при підвищених навантаженнях різниця становила від 26,9 % в проксимальній частині до 45,1 % в дистальній. Для ротаційних навантажень стресові ділянки в пластинах з нержавіючої сталі були вищими ніж у титанових пластинах на 0,47 – 4,3 %, переважно в проксимальній ділянці. Менші зміщення кісткових фрагментів були виявлені для пластин з нержавіючої сталі в порівнянні з титановими пластинами і становили відповідно 5 %, 26,4 % та
79,7 % для згинальних, привідних та ротаційних навантажень.
Висновки. Для більшості режимів навантаження найменш стресові ділянки були виявлені в титанових конструкціях, порівнюючи з нержавіючою сталлю. З іншого боку, зміщення кісткових фрагментів було більшим для титанових пластин, зокрема під дією ротаційних навантажень. У випадках коли інтенсивність навантаження зростає і при комбінованих навантаженнях, ці відмінності можуть стати вагомим фактором впливу на процес зрощення переломів.
Перспективи подальших досліджень. На даний час в клінічній практиці обидва види матеріалів використовуються у пластинах, тому результати даного дослідження можуть бути прийнятими до уваги при плануванні оперативних втручань з накісткового остеосинтезу переломів, а також сприятимуть подальшим дослідженням в даному напрямку.

Використання хмарних обчислень та технологій машинного навчання для аналізу та прогнозування динаміки захворюваності на прикладі COVID-19 в Україні

2025-04-10T00:36:34+03:00

У статті розглянуто застосування хмарних технологій та методів машинного навчання для аналізу та прогнозування динаміки поширення захворюваності на COVID-19 в Україні. Приділено увагу використанню середовища Google BigQuery як інструменту для обробки великих масивів відкритих епідеміологічних даних, що доступні через глобальні відкриті набори даних. Продемонстровано можливості платформи щодо побудови часових рядів, агрегування статистичних показників, створення машинних моделей (зокрема ARIMA), а також генерації прогнозів у режимі реального часу для прогнозування поширення інфекцій.

Для аналізу можливості прогнозування епідеміологічної ситуації були використані інтенсивні показники захворюваності (напр., рівень захворюваності) та екстенсивні показники епідеміологічного процесу (напр., розподіл підтверджених випадків за регіонами, частка регіонів у загальній кількості випадків тощо).

Дослідження охоплює дані до 24.02.2022 р. Для обчислень використовували лише національні показники. Результати короткострокового прогнозування (30 днів) виявили високу узгодженість із реальними даними, а значення прогнозованих значень перебувають в межах довірчих інтервалів. При збільшенні термінів до 60 днів було зафіксовано суттєве зростання похибки, що відповідає загальновідомим обмеженням ARIMA-моделей для довгострокових прогнозів.
Відзначено обмеження застосованого підходу: відсутність у моделі зовнішніх регресорів, які могли б істотно впливати на точність прогнозу (темпи вакцинації, карантинні обмеження, зміни у стратегії тестування, завантаженість і оснащеність діагностичних лабораторій тощо). Запропоновано напрямки для подальших досліджень, включно з використанням складніших моделей або нейронних мереж, здатних враховувати додаткові фактори впливу.

Дослідження підтверджує можливість інтеграції Big Data та хмарних ML-інструментів у прогнозування поширення інфекцій для прийняття рішень у сфері епідеміології та громадського здоров’я як на регіональних, так і загальнодержавному рівнях.