Руководитель лаборатории доказательной медицины и биостатистики – Симонов Анатолий Никифорович, кандидат биологических наук. В 1988 году защитил кандидатскую диссертацию по теме «Влияние постоянного магнитного поля на электромеханические свойства бислойных липидных мембран». Круг научных интересов: освоение и внедрение методов машинного обучения анализа данных в практику клинических исследований в области психиатрии и психофармакологии. Является членом Исполнительного комитета Московского отделения Общества специалистов доказательной медицины.
 
Лаборатория доказательной медицины и биостатистики начинает свою историю с лаборатории математического анализа, созданной в 1986 г. под руководством кандидата биологических наук А.И.Никифорова. Под его руководством выполнялись научно-исследовательские работы по двум основным темам: «Создание автоматизированной системы научных исследований и подсистемы управления лечебным процессом в ВНЦПЗ» и «Разработка системы математического анализа мультидисциплинарных данных взаимодействия лекарственных препаратов и клинических факторов у больных с психическими нарушениями». В лаборатории была создана компьютерная сеть для выполнения задачи интегрирования информации и работающей в режиме электронной почты, что позволило объединить работу всех подразделений ВНЦПЗ. Создание компьютерной системы с широким охватом всех служб позволило сократить время подготовки научной, медицинской и административно-управленческой информации. В лаборатории был разработан пакет психологического тестирования на ЭВМ, включающий две методики – MMPI (вариант Березина) и 16PF (тест Каттела) с автоматической интерпретацией результатов. Создана компьютерная система анализа ЭЭГ на основе персонального компьютера типа IBM, включающая в себя периодический и спектральный анализ, а также дипольное моделирование источников в объеме мозга человека. При анализе комплексных клинических и ЭЭГ данных были впервые использованы методы многомерной статистики, дискриминантный и факторный анализ. Кроме научной деятельности, лаборатория осуществляла поддержку эксплуатации новых персональных компьютеров и расширение терминальной сети для ЭВМ ЕС 1011, техническое обслуживание оборудования, поддержку эксплуатации существующих и внедрение новых программных средств. При своей деятельности лаборатория активно сотрудничала с Отделом теоретических проблем АН СССР, МИФИ, МГУ, Институтом физико-технических проблем АН СССР. Руководитель лаборатории А.И. Никифоров являлся членом проблемной комиссии АМН СССР «Картирование мозга», входил в совет ассоциации разработчиков компьютерных электрофизиологических систем. Основная деятельность лаборатории математических методов обработки данных, созданной в 1998 г. на базе лаборатории математического анализа, под руководством к.т.н. С.А.Судакова, была направлена на введение в психиатрию и смежные области новых методов обработки данных о больных и их симптомах средствами кластерного анализа, который позволяет выделять объективно однородную группу больных/симптомов, «не используя интуицию клинициста, не поддающуюся формализации». В лаборатории С.А. Судакова впервые был создан комплекс алгоритмов Clust, проблемно ориентированный на задачи психиатрии и действующий на основе кластерного анализа. Комплекс доказал свою универсальность, пройдя проверку на ряде задач психиатрии и смежных областях. Этот комплекс открывает перспективу применения программных средств в практической психиатрии как помощника клинициста-исследователя. Лаборатория доказательной медицины и биостатистики создана в 2008 г. на базе лаборатории математических методов обработки данных под руководством к.б.н. А.Н.Симонова. Первоначально научная деятельность лаборатории была связана с освоением и внедрением новейших статистических методов, основанных на использовании интенсивных компьютерных технологий, под общим названием ресемплинг (resampling), или «методы по взятию повторных выборок», включающие три основных подхода, отличающиеся по технике, но близкие по сути: метод «складного ножа» (jackknife), метод «перестановок» (permutation) и наиболее популярный метод – бутстреп (bootstrap). В лаборатории был разработан алгоритм построения 95-процентных доверительных интервалов (ДИ) для точечных оценок коэффициентов редукции шкалы PANSS по методу бутстреп, что позволяет делать статистические корректные выводы о различии в эффективности лечения сравниваемых подгрупп. Лабораторией доказательной медицины и биостатистики совместно с лабораторией фармакокинетики разработан метод бутстреп для получения точечных оценок фармакокинетических параметров, а также для построения доверительных интервалов этих оценок и тестирования статистических гипотез относительно этих фармакокинетических параметров.
В настоящее время основное направление лаборатории связано с анализом данных клинических исследований в области психиатрии и психофармакологии на основе инновационных методов под общим названием машинное обучение (Machine Learning, ML), которое представляет собой обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться, и находится на стыке математической статистики, методов оптимизации и классических математических дисциплин, но имеет также и собственную специфику, связанную с проблемами вычислительной эффективности и переобучения. В лаборатории разработана математическая модель бинарной логистической регрессии, связывающая риск болезни Альцгеймера с некоторыми маркерами воспаления. На основе этой модели был предложен и запатентован способ прогнозирования вероятности развития болезни Альцгеймера. В лаборатории проведено исследование по определению иммунофенотипов пациентов с расстройствами адаптации при помощи кластерного анализа с использованием в качестве классифицирующих признаков уровня ряда функционально-связанных воспалительных маркеров. Используя несколько алгоритмов кластерного анализа экспериментальных данных, было выявлено три устойчивых кластера в рамках расстройств адаптации, отражающие различные соотношения анализируемых иммунных маркеров.
 
Основные направления научной деятельности лаборатории:

  • разработка и внедрение в практику психиатрии прогностических алгоритмов на основе методов машинного обучения;
  • оказание помощи научным сотрудникам в объективной оценке качества результатов исследований на основе критериев доказательной медицины;
  • обеспечение консультативно-практической помощи по всем вопросам биостатиститки;
  • участие в планировании и статистическом анализе клинических исследований для получения максимального рейтинга в системе рекомендаций доказательной медицины по лечению больных.

 

Научные сотрудники:

  • Реброва Ольга Юрьевна - главный научный сотрудник
  • Симонов Анатолий Никифорович - ведущий научный сотрудник