魏 杰,董
(蘭州工業(yè)高等??茖W(xué)校,甘肅 蘭州 730050)
談如何將醫(yī)學(xué)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題
(蘭州工業(yè)高等??茖W(xué)校,甘肅 蘭州 730050)
對于醫(yī)學(xué)中的大量實(shí)際問題,可通過分析和篩選,剔除次要因素,突出主要因素,做適當(dāng)抽象和簡化,將問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題,進(jìn)而利用數(shù)學(xué)方法解決。
高等數(shù)學(xué);數(shù)學(xué)模型;數(shù)學(xué)教學(xué);醫(yī)學(xué)
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)的應(yīng)用與普及,醫(yī)學(xué)逐步由傳統(tǒng)的定性描述階段向定性、定量分析相結(jié)合的新階段發(fā)展,即從能夠有效探索醫(yī)學(xué)科學(xué)領(lǐng)域中物質(zhì)的量與量關(guān)系的規(guī)律性,向定量、精確、可計(jì)算、可預(yù)測、可控制的方向發(fā)展。而數(shù)學(xué)模型正是有助于醫(yī)學(xué)家及生物學(xué)家將某些變量隔離出來、預(yù)測未來實(shí)驗(yàn)結(jié)果或推論無法測量的種種關(guān)系的強(qiáng)有力的工具。因此,數(shù)學(xué)模型及數(shù)學(xué)理論與方法在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用日益廣泛和深入。最引人注目的是醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)[1]及1974年丹麥免疫學(xué)家Niels K.Jerne在其論文《關(guān)于免疫系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)說》中揭示的現(xiàn)代醫(yī)學(xué)科研新模式:醫(yī)學(xué)問題—數(shù)學(xué)化(定量分析)—數(shù)學(xué)模型—反饋修正(實(shí)踐檢驗(yàn))—定性理論。還有一些作者在預(yù)防醫(yī)學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)等傳統(tǒng)學(xué)科試圖建立數(shù)學(xué)模型和運(yùn)用數(shù)學(xué)理論與方法來探索其數(shù)量規(guī)律[2]。
而目前大多數(shù)醫(yī)學(xué)院校僅開設(shè)高等數(shù)學(xué)課程,并沒有開設(shè)數(shù)學(xué)建模課程,使得數(shù)學(xué)教學(xué)內(nèi)容與醫(yī)學(xué)嚴(yán)重脫節(jié),沒有注意訓(xùn)練學(xué)生如何從實(shí)際醫(yī)學(xué)問題中提煉出數(shù)學(xué)模型,以及如何將數(shù)學(xué)分析的結(jié)果用來解決實(shí)際問題,其結(jié)果是學(xué)生學(xué)了不少數(shù)學(xué)知識,但不會應(yīng)用。所以高等數(shù)學(xué)作為醫(yī)學(xué)院校的一門基礎(chǔ)課程,應(yīng)將數(shù)學(xué)建模思想滲透到教學(xué)內(nèi)容中[3~6]。但由于高等數(shù)學(xué)的高度抽象性和嚴(yán)密邏輯性,往往會給學(xué)生的學(xué)習(xí)和教師的授課帶來一定困難。為了使學(xué)生能更好地掌握這門課程并能用高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識解決醫(yī)學(xué)中的一些實(shí)際問題,正確理解和鞏固所學(xué)知識,強(qiáng)化其應(yīng)用數(shù)學(xué)解決實(shí)際問題的意識,我們結(jié)合一些具體的醫(yī)學(xué)問題,分析和討論數(shù)學(xué)模型方法的應(yīng)用。
用數(shù)學(xué)方法解決醫(yī)學(xué)問題的關(guān)鍵是如何將醫(yī)學(xué)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題,即如何在兩者之間建立一座橋梁(建模)。我們根據(jù)多年的數(shù)學(xué)建模教學(xué)經(jīng)驗(yàn),分析、討論如何建模并給出一些醫(yī)學(xué)問題的數(shù)學(xué)模型。
建立一個醫(yī)學(xué)問題的數(shù)學(xué)模型,除需要必須的醫(yī)學(xué)專業(yè)知識外,還需要一定的洞察力和想象力,以便篩選、剔除次要因素,突出主要因素,并作出適當(dāng)?shù)某橄蠛秃喕?。全過程一般分為表述、求解、解釋、驗(yàn)證幾個階段,通過這些階段完成從現(xiàn)實(shí)對
象到數(shù)學(xué)模型、再從數(shù)學(xué)模型到現(xiàn)實(shí)對象的循環(huán)(見圖1)。
圖1 醫(yī)學(xué)問題建立數(shù)學(xué)模型流程
其中表述即將醫(yī)學(xué)問題翻譯成數(shù)學(xué)問題,用數(shù)學(xué)語言確切表達(dá)出來。這是一個關(guān)鍵的過程,需要對實(shí)際醫(yī)學(xué)問題進(jìn)行分析,甚至要調(diào)查研究,查找資料,對問題進(jìn)行簡化、假設(shè)、數(shù)學(xué)抽象,運(yùn)用有關(guān)的數(shù)學(xué)概念、數(shù)學(xué)符號和數(shù)學(xué)表達(dá)式去表現(xiàn)醫(yī)學(xué)對象及其關(guān)系。求解即選擇恰當(dāng)?shù)姆椒ǎ蟮脭?shù)學(xué)模型的解答。解釋即為將數(shù)學(xué)解答用普通人能聽懂的語言翻譯為現(xiàn)實(shí)對象。最后通過實(shí)踐驗(yàn)證解答的合理性。
由于醫(yī)學(xué)問題的復(fù)雜性,建立數(shù)學(xué)模型不一定一次就能成功。一次建模不成功時,可以先剔除實(shí)際醫(yī)學(xué)問題中的次要因素,建立比較簡單的數(shù)學(xué)模型。然后逐次修改并逐漸強(qiáng)化條件,從而建立比較符合實(shí)際問題的數(shù)學(xué)模型。
2.1 以血管中單位時間的血流量問題為例討論如何將醫(yī)學(xué)問題表述成數(shù)學(xué)問題
雖然血管呈現(xiàn)出一個不規(guī)則的幾何形狀,但其類似于圓柱體。首先在合理的假設(shè)下結(jié)合本問題所涉及到的專業(yè)知識建立一個粗略的模型,將血管看成一個圓柱形的管子去考慮。設(shè)其橫截面的半徑為R(cm),管中的血流平行于血管的中心軸。由于血管中血液在各點(diǎn)處的流速v是各點(diǎn)與血管中心距離r的函數(shù),即v=v(r),故此時血流量等于流速乘以面積。而已知距離中心軸r處血的流速為:
其中 η 為血液的粘滯系數(shù),L 為血管長度,P1、P2(P1>P2)為血管左、右端的血壓。
然后求出單位時間內(nèi)通過的血流量Q,但這只是粗略的近似值。那么如何才能得到精確的答案呢?聯(lián)想到高等數(shù)學(xué)中在求不規(guī)則立體體積時使用的微元法,在取定的橫截面任取一個內(nèi)徑為r,外徑為r+dr(圓心在血管中心)的小圓環(huán)作為研究問題的微元(見圖2),它的面積近似于2πrdr,在單位時間內(nèi),通過小環(huán)面的血流量dQ近似為:
單位時間內(nèi)通過該小環(huán)面的血流量為:
即為本問題的數(shù)學(xué)模型。
圖2 血管中單位時間內(nèi)血流量問題數(shù)學(xué)模型
2.2 以傳染病模型[7]為例討論如何由粗到細(xì)建模
傳染病傳播涉及的因素很多,如傳染病患者的多少、易感人群的多少、傳染率的大小、排除率的大小、人口的出生和死亡,以及人員的遷入和遷出、潛伏期的長短、預(yù)防疾病的宣傳等因素的影響。如果一開始就把所有因素考慮在內(nèi),很難建立比較合理的數(shù)學(xué)模型,因此應(yīng)先剔除眾多次要因素,抓住主要因素,把問題簡化,建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型;然后將所得結(jié)果與實(shí)際比較,找出問題,逐步修改原有假設(shè),再建立一個與實(shí)際比較吻合的數(shù)學(xué)模型。
可大致通過以下4方面來考慮:描述傳播過程,分析感染人數(shù)的變化,預(yù)報(bào)傳染高峰時刻,制定相應(yīng)的群體免疫與預(yù)防措施。傳染的主體是人,傳播是由于患者在被收治隔離前與其他人的傳染接觸而發(fā)生的,所以可通過對人群分類來建立數(shù)學(xué)模型分析傳染病傳播過程的一般規(guī)律,以達(dá)到預(yù)防與控制疾病的目的。
2.2.1 考慮最簡單的情形(Malthus模型)設(shè)某地區(qū)共有n+1人,最初共有i人感染此病,t時刻已感染的患者數(shù)為i(t),假定每一已感染者在單位時間內(nèi)將疾病傳播給k個人(k稱為該疾病的傳染強(qiáng)度),且設(shè)此疾病既不導(dǎo)致死亡也不會康復(fù),可導(dǎo)出:
此模型即Malthus模型,它大體反映了傳染病流行初期的患者增長情況,在醫(yī)學(xué)上有一定的參考價值,但隨著時間的推移,將越來越偏離實(shí)際情況。
原因在于已感染者與尚未感染者之間存在明顯區(qū)別,有必要將人群劃分為已感染者與尚未感染的易感染者,改進(jìn)如下。
2.2.2 考慮SI模型設(shè)t時刻的患者數(shù)與易感染人數(shù)分別為i(t)與s(t),初始時刻的患者數(shù)為i0,根據(jù)患者不死亡也不會康復(fù)的假設(shè),可得:
統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,(2)預(yù)報(bào)結(jié)果比(1)更接近實(shí)際情況。醫(yī)學(xué)上稱曲線為傳染病曲線,由此模型可得出傳染病的流行高峰值。此值與傳染病的實(shí)際高峰期非常接近,可用作醫(yī)學(xué)上的預(yù)報(bào)公式。但SI模型仍有不足之處,它無法解釋醫(yī)生發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)象,且當(dāng)時間趨于無窮時,模型預(yù)測最終所有人都將患病,與實(shí)際情況不符。為解釋醫(yī)生發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)象,再次修改假設(shè)條件,建立新的數(shù)學(xué)模型。
2.2.3 考慮SIR模型 將人群劃分為3類:易感染者、已感染者和已恢復(fù)者。分別記t時刻的3類人數(shù)為s(t)、(it)和 (rt),可得:
此外,根據(jù)2003年對SARS等傳染病的認(rèn)識,人群中可能還有疑似患者、潛伏期患者等。所以如果將人群分得更細(xì),例如將人群分為:t時刻的易感染人數(shù)s(t),潛伏期人數(shù) (it),疑似人數(shù)e(t),確診人數(shù)p(t),治愈人數(shù) (rt),可得下面更加精細(xì)的模型。
2.2.4 考慮GSIR模型
其中k為傳染率,l為疑似率,r為治愈率,μ為死亡率,α為疑似病例中每天被排除的確定為健康的人數(shù)占疑似病例的比例,β為疑似病例中每天確診的人數(shù)占疑似病例的比例,T為疾病的潛伏期,e為自由帶菌者轉(zhuǎn)為患者的日轉(zhuǎn)化率,γ為自由帶菌者中每天被發(fā)現(xiàn)疑似病例的比例。
通過不斷深入研究,不僅能使學(xué)生對數(shù)學(xué)模型有較深入和全面的理解,還能使學(xué)生明白一個好的數(shù)學(xué)模型不是一次就能完成的,而是要通過不斷實(shí)踐、修改、校正才能逐步接近現(xiàn)實(shí)。另外,傳染病模型還可以應(yīng)用于人口增長模型、新產(chǎn)品的銷售等。
總之,在醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)過程中融入數(shù)學(xué)建模思想的同時,教會學(xué)生如何將實(shí)際醫(yī)學(xué)問題利用數(shù)學(xué)方法轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題,進(jìn)而逐步建立一個比較完善的數(shù)學(xué)模型,并通過對數(shù)學(xué)問題的解決從理論上說明實(shí)際醫(yī)學(xué)問題,使學(xué)生對數(shù)學(xué)方法的運(yùn)用產(chǎn)生興趣,逐步提高醫(yī)療水平。另外,還應(yīng)使教師轉(zhuǎn)變教學(xué)觀念,更新教學(xué)方法,使數(shù)學(xué)教學(xué)從與醫(yī)學(xué)脫節(jié)的理論傳授模式向醫(yī)學(xué)實(shí)際的應(yīng)用數(shù)學(xué)模式轉(zhuǎn)變。
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G421
B
1671-1246(2010)03-0065-03
注:本文為甘肅省教育廳資助項(xiàng)目(0813B-01)