Текст книги "Информатика для медиков"

ГЛАВА 8
ОБЩИЕ ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Из множества определений понятия модели мне представляется наиболее приемлемым такое: «Модель – это объект-заместитель объекта-оригинала, предназначенный для изучения некоторых свойств оригинала». Из этого определения следуют важные выводы:

– модель не тождественна оригиналу. Это другой объект;

– модель имеет четкую целевую функцию. Это познавательная функция;

– с помощью модели познать все свойства объекта оригинала невозможно.

Моделирование – построение модели – является творческим процессом. Как и всякое творчество, оно требует таланта. Научить моделированию невозможно. Можно лишь обучать ему, сформулировав систему правил и требований к «конечному» продукту. Одним из важных критериев качества любой модели, помимо адекватности, является ее изящество.

Человек может закончить консерваторию, но не стать ни композитором, ни исполнителем. Но он будет грамотным музыковедом.

Человек может закончить литературный институт, но не стать ни писателем, ни поэтом. Но он будет грамотным литературоведом.

Все многочисленные разновидности моделей делят на две большие группы: вещественные и абстрактные модели.

Вещественные модели – это предметы. От игрушек, с помощью которых ребенок в какой-то мере познает реальный мир, до моделей строящихся авианосцев, мостов, городов.

Как с помощью самой дорогой куклы Барби (а также анатомических муляжей) невозможно полностью познать сущность человеческого организма, так и с помощью модели подводной лодки можно лишь отчасти прогнозировать реальные свойства готового объекта.

К вещественным моделям относятся и такие произведения искусства, как скульптуры и живописные полотна.

Абстрактные модели, в свою очередь, разделяют на две основные группы: содержательные – описательные, в том числе лингвистические (дескриптивные), и формальные, в том числе математические (нормативные). В обиходе понятия «формальные» и «математические» рассматривают как синонимы.

К содержательным моделям следует отнести не только словесные и текстовые описания, но и музыку.

К формальным моделям относятся математические описания объектов и происходящих с ними процессов, химические формулы, нотные записи и др.

Формальные и содержательные модели описывают одно и то же на разных языках. Каждый из них обладает своими специфическими преимуществами и недостатками.

Дескриптивные модели имеют большой содержательный качественный потенциал. Формальные модели позволяют наиболее точно отобразить количественные характеристики объекта-оригинала.

Старый спор между физиками и лириками («кто главнее?») не имеет никакого смысла. В зависимости от целей описания (моделирования) используется либо один, либо другой подход. И давнее утверждение: «В каждой науке столько науки, сколько в ней математики», – также не имеет никаких оснований.

Выше приведена ссылка на Р. Акоффа и Ф. Эмери. Что если влюбленные станут объясняться таким языком: «Ты для меня предпочтительнее любой другой (любого другого)?»

Традиционный компьютер работает с числом: импульс, пауза = 1,0. Иначе он не воспринимает сигналы. И для того чтобы непрерывные (аналоговые) сигналы были им приняты, используется аналогово-цифровой преобразователь (АЦП). Для обратной процедуры – вывода из компьютера дискретного (цифрового) сигнала в аналоговой форме – используется цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП).

Можно сказать, что таким способом именно компьютер устанавливает паритет между «физиками» и «лириками».

Существуют и аналоговые компьютеры и цифро-аналоговые вычислительные комплексы, но они используются для решения специальных задач.

Таким образом, для разработки любых компьютерных информационных систем исходные модели должны быть соответственно формализованы. Хорошо это или плохо – другой вопрос, но такова сегодняшняя необходимость.

Прежде чем перейти к рассмотрению типов моделей, необходимо заметить, что все они – и вещественные, и абстрактные – делятся на структурные, функциональные и структурно-функциональные.

Вещественной структурной моделью можно назвать, например, скульптуру, а абстрактной структурной – чертеж какого-либо изделия.

Вещественной функциональной моделью для изучения некоторых свойств электрического тока можно считать, например, лампочку (включено – выключено), а абстрактной функциональной его моделью – математическое описание закона Ома.

Вещественная структурно-функциональная модель автомобиля – заводной детский грузовичок, а абстрактная структурно-функциональная его модель – чертеж, снабженный уравнениями взаимодействия отдельных частей.

Существует множество различных способов формального моделирования. Рассмотрим их основные типы.

Статические и динамические модели

Статические модели описывают те или иные разовые параметры объекта оригинала, а динамические – изменения этих параметров во времени.

Пример: температура тела при однократном измерении и график ее изменения в течение суток («температурный лист»).

Различают два основных вида динамических моделей.

Если характер измеряемого параметра представлен набором его значений в некоторые моменты временного интервала, то такую модель называют дискретной.

Пример: набор точек на температурном листе, соответствующий значениям температуры тела при измерении утром и вечером на протяжении нескольких дней. Обычно эти значения выражают с помощью чисел, т. е. в цифровой форме.

Если же модель отображает динамику измеряемого параметра постоянно по сигналам от датчика, то она обычно представлена непрерывной линией (в частности, температурной кривой), и такая модель называется аналоговой. Типичным примером аналоговой модели является электрокардиограмма.

Статистическое моделирование является исторически наиболее разработанным, а сегодня и наиболее популярным для использования при аргументации выводов в научных работах самого различного направления.

Методы статистического моделирования используются для описания массовых процессов, прогнозирования, проверки гипотез, оценки достоверности сравнительных результатов наблюдений и экспериментов и для принятия оптимальных решений.

Если научная работа (статья, диссертация) не имеет статистического подкрепления, то, несмотря на ее ценное содержание и новизну идей, она не признается в должной мере научной. То же относится и к медицинским исследованиям. Правда, в последнее время появилось такое направление, как доказательная медицина, но оно, пользуясь той же идеологией, лишь наводит порядок в минимально необходимом числе однородных наблюдений, которое позволяет научно аргументировать те или иные содержательные выводы. Все это очень своевременно и вполне научно. В то же время мощный и хорошо разработанный аппарат математической статистики не позволяет выявить причинно-следственные зависимости между моделируемыми процессами (явлениями), когда они не известны исследователю. Следует вспомнить и очень давнее ироническое высказывание одного из «математических отцов» статистики: «Существует три вида неправды (по возрастающей) – это ложь, наглая ложь и статистика».

В чем же дело? Почему, с одной стороны, многовековый отработанный математический аппарат подтверждения достоверности наблюдаемых фактов и их количественной (!) корреляции (совпадения), а с другой – «хуже наглой лжи»? Ответ прост. Аппарат математической статистики принципиально не предназначен для выявления причинно-следственной зависимости (связей) между описываемыми событиями (наблюдениями). Он попросту не пригоден для этого. Он не может ответить на вопрос «почему?». Совпадения во времени и пространстве (корреляция) – сколько угодно. Причинно-следственные выводы: «Простите, не можем, не имеем права». «После этого – не значит вследствие этого», – старая, легко забываемая истина. Добавлю: «Одновременно, и даже в одном месте – не значит взаимосвязано». Может иметь место чистая случайность.

Правда, существует современный аппарат прикладной статистики, обладающий более широкими возможностями, но он предназначен для использования в относительно локальных областях.

Мощный разветвленный и изощренный аппарат статистического моделирования должен знать свое место. Важное, почетное, но только свое. Сказанное относится и к так называемой медицинской статистике.

Является расхожим иронический пример «средней температуры по больнице» как показателе качества ее работы. Однако прямое сопоставление таких значительно более серьезных среднестатистических показателей, как общая и даже послеоперационная летальность (в больницах N и M), традиционно считается достаточным для выводов о сравнительном качестве их работы.

Я много лет по долгу службы занимался анализом деятельности различных ЛПУ. И смею утверждать, что сама по себе численная разница в этих показателях между M и N, пусть и большая, является совершенно неинформативной без сведений о контингенте больных, характере и показаниях к операциям в сравниваемых учреждениях.

После всего, что я наговорил об ограниченных возможностях статистического моделирования, считаю нужным остановиться на одной из уникальных возможностей этого метода – управлении по принципу «черного ящика».

«Черным ящиком» (рис. 8.1) в кибернетике принято называть сложный динамический объект, внутреннее устройство которого и, соответственно, причины его изменений неизвестны и непредсказуемы. У него непрозрачные стенки. А управлять им, хоть как-то, необходимо. Вот тут-то и приходит на помощь статистическое моделирование.

Приведу простейший пример. Этот ящик может изменять свое состояние по типу X либо по типу Y. Существует три основных варианта воздействия на него (a, b, c), которые иногда приводят к одному или другому типу таких изменений. Для того чтобы осмысленно управлять ими в нужном направлении, проводится серия статистических экспериментов с изучением и подсчетом результатов воздействий: a, b, c, ab, ac, bc и abc. На основании достаточного числа наблюдений выясняется, например, что состояние X наиболее часто возникает при сочетанном воздействии ab, а состояние Y – при сочетанном воздействии bc. Полученные знания позволяют не только с высокой вероятностью прогнозировать характер возможных изменений при тех или иных сочетанных воздействиях, но и в какой-то мере управлять состояниями черного ящика в желаемом направлении – управлять состоянием сложного объекта, устройство которого остается нам неизвестным.

Рис. 8.1

Позволю себе утверждать, что немалая часть эмпирически подобранных лекарственных средств, часто дающих положительные результаты, реже – оказывающихся неэффективными, и крайне редко – сопровождающихся непредвиденными осложнениями, – при отсутствии необходимых представлений об их фармакодинамике, не столь уж редко используются на практике.

Рис. 8.2

Это является типичным управлением состоянием организма пациента, который, несмотря на все достижения современной медицинской науки, в значительной мере остается для нас черным ящиком.

К счастью, в таком черном ящике иногда удается «протереть» небольшое окошко и «увидеть» часть действующих механизмов (рис. 8.2).

Это дает возможность построить часть модели на основании полученных знаний о причинах и следствиях поведения черного ящика, так называемую детерминистскую (логическую) часть, а остальную модель основывать на вероятностных характеристиках, полученных на основании описанных выше статистических экспериментов. Такие модели называют логико-вероятностными.

Логическая часть использует операцию импликации (если… то...), а вероятностная базируется на частотных статистических сведениях о поведении объекта.

И тут я уже с полным основанием могу утверждать, что все современные лекарственные методы лечения больных (и не только лекарственные) основываются именно на таких логико-вероятностных моделях патогенеза разнообразных заболеваний.

Наши знания о мире не являются исчерпывающими, и очень часто мы довольствуемся принятыми концепциями. На их основе строится формальный аппарат концептуального моделирования. Такие модели удовлетворяют пользователей до тех пор, пока на смену принятым концепциям не приходят новые.

Следует подчеркнуть, что смена концепций (парадигм) в общественном, в том числе научном сознании, нередко является весьма болезненным процессом. Общественное (и научное) сознание достаточно ригидно, и для этого в ряде случаев требуется смена поколений.

На «чистую доску» детского мозга можно записать все, что угодно. Запоминание – это материально-энергетический процесс. И стереть эти записи, заменив их другими (знаниями, представлениями, концепциями), иногда практически невозможно.

Классическим примером могут служить взаимоисключающие концепции Птолемея (геоцентрическая) и Коперника (гелиоцентрическая) о причинах видимого движения Солнца по небосводу, являющегося статистически абсолютно достоверным наблюдаемым фактом. Вспомним, что сделала святая инквизиция с Коперником, Джордано Бруно, да и с самим Галилеем за их приверженность новым идеям.

Для решения сложнейших задач клинической медицины, особенно в сфере диагностики и выбора оптимальной тактики лечения больных, обычно используют консультации и знания опытных профессионалов, известных своей успешной деятельностью в той или иной области. Имеются средства, позволяющие более или менее удачно формализовать («автоформализовать») этот опыт для создания базы знаний и алгоритмов работы с ней, что является основой построения так называемых эвристических моделей, используемых для разработки консультативных экспертных систем.

Современный компьютер позволил реализовать и представить в наглядном и удобном для пользователя виде еще один развивающийся класс динамических моделей. Речь идет об имитационном моделировании объектов управления. Для построения имитационной модели необходимо знать структуру, внутренние и внешние связи объекта и закономерности их изменений под действием различных факторов, что позволяет проследить динамику возможного хода развития событий при различных сценариях изменения условий. Использование имитационных моделей позволяет ставить на компьютере так называемые вычислительные эксперименты, обладающие тремя основными преимуществами:

– отсутствием ограничений, свойственных большинству экспериментов с участием биологических объектов, особенно высших животных и тем более человека;

– отсутствием ресурсных ограничений у экспериментатора, чего не бывает в условиях реального экспериментирования;

– «сжатием времени» за счет быстродействия компьютера, что дает возможность наблюдать результаты такого эксперимента достаточно быстро, тогда как в естественных условиях они могут наступить за пределами жизни самого экспериментатора.

Таким образом, формальное моделирование является мощным и необходимым инструментом современной информатики.

Процесс моделирования включает несколько этапов (схема 8.1).

Схема 8.1. Этапы моделирования для создания автоматизированной информационной системы

На основании мысленного представления об объекте строится его содержательное описание — дескриптивная модель. Она предшествует формальному моделированию. Построение математической модели неизбежно сопровождается выделением некоторых главных для решения задач моделирования характеристик объекта-оригинала и отбрасыванием тех его характеристик, которые для данной цели представляются второстепенными и несущественными.

Математическая модель оказывается значительно суше и беднее содержательной, но она имеет и сильные стороны. Процесс построения такой модели называют формализацией лингвистических описательных моделей.

Очень важно, чтобы при этом не был утрачен смысл моделируемого явления. Главным «компасом» здесь оказывается цель моделирования. Логическим завершением информационной компьютерной модели являются алгоритм и программа. При необходимости производится корректировка модели. В известном смысле построение хорошей математической модели является таким же искусством, как и создание хорошего словесного описания, т. е. содержательной, дескриптивной модели. Это утверждение справедливо и для построения хорошего алгоритма и хорошей компьютерной программы.

Кто-то из специалистов очень удачно и образно выразился: «Разработчик имитационной модели вынужден постоянно балансировать между Сциллой переусложнения и Харибдой переупрощения».

Заключение

Необходимо отметить, что если речь идет о математической обработке больших массивов численных данных, то статистические компьютерные информационные системы играют неоценимую роль, повышая наблюдаемую достоверность изучаемых сведений. Однако не следует обольщаться, поскольку сама статистика, как наука, изучающая закономерности массовых процессов, игнорирует их причинно-следственные связи, исеепомощью можно судить лишь о большей или меньшей степени подтверждаемости той или иной гипотезы (концепции), которая, в свою очередь, может оказаться принципиально ошибочной, несмотря на высокие совпадения наблюдаемых событий по частоте.

К сожалению, немалая часть данных, фигурирующих в официальной медицинской статистике, обладают теми же свойствами, не позволяя уверенно ответить на первоочередной вопрос о причинах тех или иных массовых событий, в том числе медико-демографических. Поэтому столь велика роль специалистов: врача, ставящего задачу на разработку компьютерных программ, и программиста, решающего эту задачу.

Постановка сложных, в том числе медицинских задач для создания новых информационных систем – очень непростое дело. Мало сказать: «Я хочу получить то-то и то-то». Программист, не знающий специфики предметной области (в частности, медицины), не сможет ничего сделать.

Постановщик задачи должен пройти сложный путь моделирования – мысленного, лингвистического (описательного), формального (математического) и, наконец, алгоритмического, чтобы передать свои идеи и пожелания программисту. Именно поэтому специалисты должны учиться ставить задачи на разработки нужных им прикладных информационных систем. Другого пути не существует.

Сказанное в полной мере относится к врачам всех специальностей.

ГЛАВА 9
УПРАВЛЕНИЕ И ИНФОРМАЦИЯ

Проблема управления становится сегодня одной из центральных в обществе, в том числе в здравоохранении. Общность законов управления в больших системах рассматривает кибернетика. Н. Винер определяет кибернетику как науку, изучающую процессы управления и связи в живых организмах, технических устройствах и в обществе. В. М. Глушков называет кибернетику наукой об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах. Что же такое управление?

Уже упоминалось, что под термином «управление» понимают целенаправленное воздействие на объект для изменения (или сохранения) его состояния (структуры, функции). Основанием для выбора решения о способе воздействия (стратегии управления) служат информация о состоянии объекта и его динамике, об условиях реализации решения, прогноз изменения условий, а также априорная оценка возможных последствий различных решений. Воздействие на объект осуществляется через средства управления, находящиеся в распоряжении лица, принимающего решение. Таким лицом может быть и коллективный орган – совет, консилиум и т. п.

Основные звенья технологической цепочки управления: ЛПР (субъект управления), объект управления, информация об объекте и средства управления – представлены на схеме 9.1.

На самом деле все обстоит далеко не просто. Объектом управления в медицине является сложнейшая биологическая динамическая система, и темпы изменения ее состояния, особенно в критических ситуациях, могут быть очень высокими. Они могут значительно превышать возможности ЛПР по обработке информации, необходимой для выбора правильного решения. В системе здравоохранения, какивлюбой социальной системе, ЛПР имеет дело со множеством разнообразных объектов. Они взаимодействуют между собой и с другими объектами в сложной экологической и социальной среде. Это происходит в режиме реального времени.

Схема 9.1. Принципиальная схема управления

Схема 9.2. Технологический цикл управления.

Пояснения в тексте

На схеме 9.2 показано, что за время, затраченное ЛПР на получение и обработку информации (I₁) об исходном состоянии объекта управления (S₁), а также на выработку и реализацию решения, сам объект изменяется и переходит в состояние S₂.Таким образом, управляющее воздействие реализуется не на объекте, о котором получена информация, а на объекте, о котором в момент принятия решения необходимых сведений еще не имеется. В результате воздействия объект переходит в состояние S₃, и об этом ЛПР также получает информацию (I₂). Такая обратная связь об эффекте управления является необходимым условием в технологическом цикле регулярного управления. Она дает возможность оценивать результаты и корригировать целенаправленное воздействие на объект. Однако и эта коррекция будет запаздывать, так как новое решение будет реализовываться по отношению к новому состоянию объекта, информации о котором ЛПР еще не имеет. Далее цикл повторяется аналогичным образом, вплоть до прекращения воздействия ЛПР на объект.

Даже такая простейшая схема позволяет сформулировать основные трудности любого процесса управления, в том числе в здравоохранении и медицине:

– если темпы изменений состояния объекта превосходят скорость получения и обработки информации, выработки и реализации решения, то управление оказывается неэффективным, в особенности при управлении множеством различных объектов в изменяющейся среде. Существенным препятствием для своевременной выработки решений оказывается ограниченная пропускная способность человеческого мозга («информационные барьеры» по В. М. Глушкову);

– поскольку любое решение реализуется по отношению к объекту, об истинном состоянии которого информации фактически нет (Г. Наан), любое решение в принципе может оказаться ошибочным и не достичь цели. Г. Наану также принадлежит великолепное высказывание: «Мы получаем информацию только из прошлого, но не можем на него воздействовать. Мы не имеем информации о настоящем и не можем на него воздействовать. Мы не имеем информации из будущего, но воздействуем только на будущее»;

– в любом канале связи между объектом управления и ЛПР происходит частичная утрата и искажение сигналов (переносчиков информации), что обусловливает неполноту и недостоверность получаемой ЛПР информации и может привести к ошибочному решению;

– поскольку любое решение основывается на прогнозе динамики состояния объекта, в любом решении априори заложена вероятность ошибки;

– различия в профессиональном уровне, опыте, подготовке и базе знаний у разных людей приводят к тому, что при получении ими идентичных сведений об одном и том же объекте (например, больном) у разных врачей могут сформироваться различные представления о диагнозе, и они примут различные решения о лечении. Какое из них окажется правильным, заранее сказать невозможно, поэтому при ретроспективном анализе принятых решений и совершенных ошибок следует основываться только на оценке информации, фактически имевшейся в распоряжении ЛПР.

Эти сложности касаются информационного аспекта управления. В медицине к ним также относится неполнота наших знаний об организме человека.

Существуют и другие типичные трудности:

– нехватка времени, особенно при оказании неотложной помощи; при этом время, затрачиваемое на получение необходимой диагностической информации, может оказаться временем упущенных шансов на спасение больного;

– нехватка средств управления; в медицине это диагностические средства и средства оказания помощи, т. е. специфические медицинские ресурсы; нехватка ресурсов и недостаточная их эффективность влияют на результат, а иногда и на характер самого решения;

– несовпадение целей ЛПР и объекта управления: цели индивидуума и цели общества иногда могут не совпадать; здравоохранение, как общественный институт, руководствуется социальными целями; а объекты управления, следуя своим личным или групповым целям, могут оказывать противодействие ЛПР, предоставлять ему ложную информацию.

Примеры:

– проведение карантинных мероприятий при некоторых инфекционных заболеваниях;

– принудительная госпитализация при общественно опасных заболеваниях.

К «человеческим факторам» управления можно отнести и недостаточную профессиональную подготовку врачей.

Таким образом, главные трудности управления характеризуются дефицитом времени, ресурсов и информации. При этом проблема недостаточной информации существует всегда и является кардинальной.

Способом преодоления информационных трудностей сегодня в значительной мере становится использование компьютерных технологий. Трудности принятия решений, связанные с недостаточной информацией, могут быть уменьшены при использовании математических моделей принятия решений. Трудности, зависящие от недостатка ресурсов, едва ли преодолимы, но также могут быть уменьшены за счет использования экономико-математических методов управления ресурсами. Важнейшим фактором совершенствования управления является повышение уровня подготовки медицинских кадров, в том числе и в области управления.

Управление в системе здравоохранения и его информационное обеспечение целесообразно рассматривать на трех иерархических уровнях (табл. 9.1).

На базовом, клиническом уровне – это управление здоровьем отдельного человека.

На медико-социальном уровне – это управление здоровьем определенных контингентов населения. За ЛПУ закреплены «свои» контингенты – разные для стационара, поликлиники, службы скорой помощи, а также различающиеся по профилю этих учреждений.

Таблица 9.1

Иерархия управления медицинской помощью

На социально-гигиеническом уровне осуществляется управление здоровьем всего населения территории через поликлиники, стационары, службу скорой помощи и центры ГСЭН – обязательные звенья территориальной медицинской и профилактической службы.

Выше были названы трудности управления, связанные с его информационным аспектом. Эти теоретические проблемы непосредственно реализуются при решении практических задач, осложняя, а иногда и делая его невозможным без поддержки современных средств – информационных технологий.

История научно-технического прогресса позволяет вычленить некоторые кардинальные направления его развития. Одним из них является развитие способов (технологий), усиливающих ограниченные естественные (мышечные) возможности человека. Рычаг, колесо, механизм, машина, двигатель, транспортное средство – это все более и более эффективные способы произвести за единицу времени такой объем работы, которой непосилен для не вооруженного техникой человека. Отметим, что кардинальные изменения способов производства, производственных отношений и общественных структур тесно связаны со способами получения и использования энергии.

Другим кардинальным направлением является развитие информационной технологии, т. е. способа работы с информацией. Применительно к проблеме управления под информацией мы будем понимать сведения об объекте управления, необходимые ЛПР для выбора оптимального решения о характере управляющего воздействия (стратегии управления).

В отличие от смысловых аспектов любого сообщения, определяемых мерой его новизны для получателя (семантическая информация), информация, необходимая для управления, имеет чисто практическое значение (прагматическая информация) и при ее использовании для выбора стратегии управления называется стратегической информацией. В этом случае (см. схему 9.2) объект управления оказывается источником, а ЛПР – приемником информации. Физическое пространство между ними является каналом связи, а физические носители информации (сигналы) формируют сообщения о состоянии объекта управления. Такими сигналами могут быть электромагнитные колебания (в частности, свет и жесткое излучение), молекулы (запах, вкус), звуковые колебания среды и др. Особым видом сигнала («сигналы сигналов», по И. П. Павлову) становится слово. При этом являются важными процесс и результат взаимодействия сигналов с приемником. Сигнал должен быть принят, расшифрован и понят. Одно и то же сообщение для разных людей обладает разной мерой информативности. Это зависит от языка сообщения (понимание), от скорости его поступления (восприятие), а также от базового информационного уровня ЛПР, т. е. от имеющегося у него представления об объекте, определяющего меру индивидуальной новизны данного сообщения для каждого субъекта (знание).

Так, например, сведения об одних и тех же симптомах заболевания будут иметь разную меру информативности для врача, уже наблюдавшего больного, и для врача, увидевшего его впервые. Разная информативность одной и той же симптоматики для разных врачей будет также зависеть от различий в их профессиональных представлениях о характере тех или иных заболеваний, от суммы предшествующих наблюдений, от врачебного опыта. Из комплекса сведений, сообщаемых больным о себе, многие окажутся для врача новыми (семантический аспект), однако только часть из них будет необходима для установления диагноза и выбора метода лечения (стратегическое значение информации).

Информационный аспект управления является необходимым звеном в деятельности любых живых систем и многих технических устройств. Обмен информацией об окружающем мире является неотъемлемым компонентом функционирования популяции. По мере усложнения форм живых существ совершенствуются типы их информационной взаимосвязи – от электромагнитных полей и химической связи на уровне молекул у примитивных форм до языка жестов и звуковых символов у развитых представителей животного мира. Человек обладает принципиальными отличиями в способах информационного обмена. Они касаются процессов накопления, передачи и использования информации как знаний о мире. Некоторые антропологи считают, что рубежом, определяющим переход от стада пралюдей к начальному человеческому сообществу, можно считать тот период, когда наши предки поняли общественную необходимость стариков в качестве живых хранителей знаний, накопленных на протяжении жизни данного поколения. Известно, что приобретенные знания в основном не наследуются, и это является важнейшим препятствием на пути прогресса. Выходом из положения оказалась найденная человечеством возможность отчуждать знания от субъекта-носителя и организовывать их хранение («складирование») на неживых носителях в символьной форме. По-видимому, этот процесс проходил во взаимосвязи с развитием языка и второй сигнальной системы.

Способ хранения отчужденных знаний должен был обеспечивать доступ к ним и их использование как другими представителями данного поколения, так и последующими поколениями в виде компенсации, т. е. взамен отсутствующей наследственной передачи. Можно проследить различные этапы развития информационных технологий – это дошедшие до нас наскальные рисунки, пиктограммы, иероглифы и, наконец, алфавитная письменность. Сюда же следует отнести цифровые и иные (музыкальные, химические) знаковые системы.