ANPMT Aspasia's Academy of Narrative Psychology and Music Therapy

АНПМТ Академия нарративной психологии и музыкальной терапии имени Аспазии

Экспертный метод, математические методы обработки экспертных оценок и технологии извлечения знаний как методы разработки новых методик медицинской психодиагностики (Беребин М.А.)



В статье представлено обоснование применения экспертного метода, математических методов обработки экспертных оценок и технологий из­влечения знаний в целях разработки новых методик медицинской психо­диагностики. Описаны основные предпосылки и проблемы использования данных методов, задачи медицинской психодиагностики при создании но­вых методик. 

Одной из самых актуальных проблем современной психодиагностики является разработка новых подходов в создании но­вых типов психодиагностического инстру­ментария. При этом базовыми и в опреде­ленном смысле незыблемыми требованиями к новым методам разработки методик и, как следствие, к самим методикам является необходимость обеспечения их психометрического потенциала, прежде всего – достиже­ние необходимого уровня надежности и валидности.

Другими словами, одной из задач современной психодиагностики является разработка психометрических подходов обеспечения валидности психодиагностиче­ских исследований. При этом психометрика, как один из трех уровней психодиагностики, рассматривается прежде всего как математи­зированная технология конструирования психодиагностических методик (Шмелев, 1996). Разумеется, существуют и другие задачи, и другое содержание психометрики, например, упомянутые выше необходимость экспериментальной проверки психометриче­ских свойств методик, разработки процедур их статистического анализа, методов адап­тации и стандартизации и др. (см. Столин, 1987).

Все же отметим важность именно применения аппарата математики для созда­ния новых в методологическом и методиче­ ском плане психодиагностических методик. Существенное влияние точных наук и, пре­жде всего, математики, на психологическую науку и практику отмечал еще Б.Г. Ананьев (1976). Это влияние проявляется, в частно­ сти, «преобразованием прикладных функций этих наук в структуре психологии в новые теоретические принципы или даже в особые дисциплины (например, в математическую психологию, общую теорию моделирования психических процессов, инженерную психо­ логию) и внедрением новых методов описа­ ния психических процессов…» (Ананьев, 1976, с. 16).

Особую проблему представляет разра­ботка математизированных технологий кон­струирования психодиагностических мето­ дик для целей медицинской (клинической) психодиагностики. В специальной литерату­ре по этой проблеме отмечается наличие принципиальных отличия между медицин­ской и клинической психодиагностикой (см. Вассерман, Щелкова, 2003). Медицинская психологическая диагностика рассматрива­ ется как более широкая и более молодая психологическая дисциплина и направление профессиональной деятельности медицин­ ских психологов (наряду с психологическим консультированием, психологической кор­ рекцией, психотерапией) в широкому круге диагностических ситуаций, обозначаемых как «ситуации клиента», «ситуации пациен­ та», «ситуации экспертизы» (Бодалев, Сто­ лин, 1987).

При этом клиническая психоди­агностика является относительно узким на­правлением деятельности медицинских пси хологов, проявляющимся решением диагно­стических задач определенной клинической области – психологическая диагностика в психиатрии, неврологии, соматической медицине и т.п. (Щелкова, 2008). Однако в лю­ бом случае, для этого направления психоди­ агностики характерна опора прежде всего на экспертные (или клинические) методы, а нена стандартизованные, измерительные (ме­ тоды приведены в соответствии с классификацией В.В. Столина, 1987).

Недостаточное внимание стандартизованным методам в ме­дицинской и клинической психодиагностике объясняется принятым в отечественной пси­ходиагностике мнением об особенностями их психодиагностического потенциала (большей вероятностной и прогностической точностью по отношению к группе, а не по отношению к отдельному испытуемому, несмотря на наличие достаточно строгих и сформулированных в явной форме диагно­стических правил). В тоже время цели и за­ дачи медицинской диагностики в целом (и, как следствие, медицинской и клинической психодиагностики) требуют решения диаг­ ностической задачи в каждом индивидуаль­ ном случае – вынесения медицинского либо психологического диагноза (заключения).

В силу этого экспертные методы, основанные на профессиональном опыте и психологиче­ ской интуиции самого психодиагноста, ока­ зываются эффективными при решении задач индивидуальной диагностики, несмотря на отсутствие стандартизованных процедур для изучения плохо поддающихся объективиза­ ции и осознанию вариативных и динамично изменяющихся феноменов. В целом для отечественной медицин­ ской психодиагностики оказалось характер­ ным преобладание методов, опирающихся исключительно на качественный анализ ре­ зультатов исследования, избегание количе­ ственного анализа, что препятствовало вне­ дрению в клиническую практику инструмен­ тария, соответствующего критериям надеж­ ности и валидности, прежде всего – стандар­ тизованных методик, позволяющих соотне­ сти результаты, полученные разными иссле­ дователями (Бурлачук, 1989).

Одним из направлений дальнейшего развития медицинской и клинической пси­ ходиагностики является разработка методо­ логических положений, позволяющих сбли­ зить оба этих подхода и разработать основа­ ния для создания психодиагностических стандартизованных методик с высоким пси­ хометрическим потенциалом. Соединение качественного и количественного подходов в психодиагностике, введение содержатель­ ных критериев оценки результатов тестиро­ вания характерно и для современной отече­ ственной психологии, и активно обсуждает­ ся в зарубежной психодиагностической ли­ тературе (Вассерман, Щелкова, 2003)

В психодиагностике к числу наиболее информативных характеристик психодиаг­ ностических методик относится конструктная валидность (Клайн, 1994). Для опреде­ ления этого вида валидности необходимо полно (насколько это возможно) описать переменную (конструкт), для измерения ко­ торой предназначен тест. Такое описание осуществляется с помощью формулирования гипотез о результатах теста в свете всего то­ го, что известно об этой переменной. В пси­ хометрике конструктная валидность рас­ сматривается как мощный интегративный метод подтверждения валидности методики в целом, особенно если для такой методики не установлены какие-либо критерии обос­ нованности создания теоретического конст­рукта.

По аналогии очевидно, что для меди­ цинской и клинической психодиагностики решение задач повышения валидности мето­ дик может быть связано с разработкой и ис­ пользованием методических подходов и приемов, аналогичных применяющимся в психометрике при оценке конструктной ва­ лидности методик. Такие подходы требуют в первую очередь, создания технологий и ме­ тодик создания адекватных моделей диагно­ стируемых клинических конструктов (пере­ менных) и их совокупностей. С одной сто­ роны, это требует сложной работы разработ­ чиков методик с экспертом-психодиагностом, носителем профессионального опыта и психологической интуиции в диагностике (фактически – в распознавании, от лат dia – раз-(рас-) и gnosis- познание) исследуемого конструкта.

С другой стороны, результатом такой работы должна являться система дос­ таточно строгих и сформулированных в яв­ ной форме диагностических правил, опи­ рающихся на количественные данные, ре­ зультаты измерения, приведенные к более или менее стандартизованному виду. Отме­ тим, что определенным подтверждением правильности такого рода точки зрения на перспективы развития медицинской психо­ диагностики является мнение В.В. Столина (1987) о том, что глубокий экспертный ана­ лиз является необходимым первым этапом в разработке всякой стандартизованной про­ цедуры.

При этом основным содержанием такого экспертного анализа является прежде всего исследование модели диагностируемо­ го в рамках клинического метода клиниче­ ского же феномена (своеобразный эталон для последующего сравнения с ним реального случая). В определенном смысле речь идет о создании описания конструкта (многомер­ ной клинико-психологической переменной), необходимого, в частности, для определения конструктной валидности. При этом следует помнить о замечании П. Клайна (1994) о том, что при интерпретации результатов исследо­ вания конструктной валидности также на­ блюдаются элементы субъективности, что сближает стандартизованные и экспертные методы в части оценки объективности – субъективности их результатов.

Процедурно такого рода экспертный анализ относится к сфере компетенции ин­ женерии знаний (от англ.: «Knowledge Engineering»), научной дисциплине, находя­ щейся на стыке когнитивной психологии, математической логики, программирования и технологий искусственного интеллекта (Червинская, Щелкова, 2002; Червинская, 2008). Инженерия знаний изучает проблемы извлечения, структурирования, представле­ ния, формирования, обработки и приобрете­ ния знаний у специалиста определенной предметной области (эксперта по термино­ логии Knowledge Engineering).

Современная клиническая медицина рассматривается как модель предметной об­ ласти, в которой еще не произошло до конца замещения ее основной характеристики «ме­ дицина как искусство» на «медицина как технология». Такое положение позволяет рассматривать ее как пример «нечеткой предметной области», в которой решение задач в значительной степени определяется закономерностями не формальной логики, а аппаратом т.н. «нечетких» логик. При этом сами медицинские явления (симптомы, син­ дромы, заболевания) отличаются высокой вариативностью, что в значительной степени оставляет клинику за пределами интереса математики как науки, строго описывающей феномены конкретной предметной области.

Применительно к задачам клинической психодиагностики отметим, что в структуре клинической медицины отмечается большая вариативность характеристик «четкости – нечеткости» различных ее отраслей. По оп­ ределению, область нарушений психическо­ го здоровья является наиболее «размытой» (по сравнению, например, с хирургией, кар­ диологией или патологической анатомией, опирающихся в большей или меньшей мере на объективные измерительные данные об морфологических изменениях в организме). В психиатрии в подавляющем большинстве случаев отсутствуют доступные измерению изменения субстрата психической болезни, да и оценка доступных наблюдению прояв­ лений психических расстройств в значи­ тельной степени вариативна.

Кроме того и среди психических расстройств отмечается значительная вариативность «четкости – не­ четкости» заболеваний (с например, от мак­ симально объективизируемой эпилепсии или деменции до трудно квалифицируемых нев­ розов, пограничных психических рас­ стройств или нарушений адаптации) С другой стороны, само содержание медицинской диагностики (и психодиагно­ стики, в частности) как «различительного познания» или «распознавания» до сих пор опирается не на строгие (преимущественно измерительные методы), а на субъективные оценки и критерии, по результатам которых формируются различные выводы. В их числе: определение класса заболевания («нозо­ логическая диагностика»), различение объ­ ектов разных классов («дифференциальная диагностика заболеваний»), определение динамики наблюдаемых изменений объекта исследования («клиника течения заболева­ ния» и т.п.). Решение подобных задач имеет определенные математические аналоги (на­ пример, теория распознавания образов, – ТРО).

Первоначально ТРО являлась особым разделом информатики и кибернетики и представляла собой математические теории построения правил классификации, что по­ зволило относительно быстро использовать ее в качестве одной из общетеоретических основ медицинской диагностики в целом и психодиагностики в медицине, в частности (Вассерман, Щелкова, 2003). Прежде всего использовались построенные на основе ТРО решающие правила, позволяющие прини­ мать решения об отнесении испытуемого к тому или иному диагностируемому классу на основе определения меры его сходства – различия с диагностическими эталонами.

В нашем случае диагностическим эталонами могут выступать модели, сформированные по специальным процедурам обработки ре­ зультатов экспертного анализа знаний экс­ перта, «извлеченных» путем Knowledge Engineering. При этом в процессе «извлече­ ния знаний» либо «приобретения знаний» (Knowledge Acquisition) возникает целый ряд сложных, порой негативных феноменов (аналогичных известному феномену «сопро­ тивления» у психотерапевтического пациен­ та), что потребовало разработки отдельной 12 Вестник ЮУрГУ, №5, 2009 психологической концепции извлечения экспертных знаний (Червинская, 2008).

Дру­гой задачей обработки результатов эксперт­ ного анализа знаний эксперта является по­ лучение системы решающих правил, позво­ ляющих дифференцировать диагностируе­ мый объект с соблюдением психометриче­ ских критериев надежности и валидности. Строго говоря, задача медицинской ди­ агностики (и медицинской психодиагности­ ки в частности) представляет собой пример необходимости надежного и валидного рас­ познавания и дифференцирования объектов – заболеваний в системе определенной меди­ цинской классификации. Решение этой зада­ чи требует создания и(или) использования своего специфического математического аппарата. Современная ситуация клинической медицинской диагностики характеризуется довольно высокой долей влияния субъекти­ визма экспертов-врачей и медицинских пси­ хологов на результаты диагностики заболе­ ваний.

На этом основании в психологиче­ ской диагностике, например, выделено от­ дельное, самостоятельное направление – клинический (экспертный) метод получения и анализа информации (экспертных оценок). Поэтому очень большое внимание необхо­ димо уделять математическим основам предварительной обработки данных, позво­ ляющих повысить меру объективности субъективных оценок экспертов. При этом сами экспертные оценки, несмотря на их балльное выражение (подразумевающее как бы интервальный характер их значений) яв­ ляются фактически оценками двух видов. Это либо частные случаи результатов про­ цедур измерения по определенным измери­ тельным шкалам (причем по шкалам не мощнее порядковых (ранговых) шкал), либо выражение результатов т.н. «стандартизиро­ ванного аналитического наблюдения» эксперта, как правило, в виде отметок на конти­ нууме биполярных шкал, отражающих, фак­ тически, результаты рейтингования объектов экспертного оценивания (Шмелев, 1996). Известно, что математический аппарат об­ работки такого рода результатов имеет оп­ ределенные ограничения (Беребин, Астаева, 2008).

Кроме того, отдельной проблемой ис­ следования является использование матема­ тических методов оценки конкордации экс­ пертных оценок. Последняя проблема весь­ ма актуальна в клинической медицине и психиатрии, в особенности, поскольку за­ частую диагноз, поставленный одним кол­ лективом экспертов-врачей не совпадает с диагнозом, поставленным их коллегами. Рассогласования подобного рода могут воз­ никнуть не только различными коллектива­ ми специалистов, но и даже между экспер­ тами, работающими в одном коллективе. Между тем, численность такого коллектива, как правило, незначительна (например, из-за ограниченности штатного расписания отде­ лений современных больниц).

В силу этого оценка согласованности – рассогласованно­ сти экспертных оценок малого коллектива экспертов приобретает особое значение. Для решения этой проблемы следует использо­ вать специальные методы многомерного анализа экспертных оценок. Описанные выше особенности пред­ метной области и метода получения и анали­ за данных выводят медицинскую психоди­ агностику в разряд экспертных методов, т.е. методов, отражающих исключительно субъ­ ективный опыт и знания специалистов- экспертов, принимающих участие в диагно­ стике психических расстройств как объектов предельно «размытой» предметной области. (Отметим, что в других областях медицины существуют диагностические системы, по­ зволяющие с достаточно высокой долей уве­ ренности принимать диагностические реше­ ния в этих достаточно четких областях).

Таким образом, необходимость и акту­ альность разработки методик нового типа для решения задач медицинской и клиниче­ ской психодиагностики продиктована: Наличием объективных и субъективных оснований для преобладания клинического (экспертного), а не экспериментального ме­ тода при исследовании клинических фено­ менов в различных областях медико- психологической науки и практики. Наличием эксперта как специалиста предметной области «медицинская и клини­ ческая (психо)диагностика», обладающего определенным запасом профессиональных знаний, профессионального опыта и профес­ сиональной интуиции для решения задач этой предметной области. Характеристикой предметной области «медицинская и клиническая (психо) диаг­ностика» как «нечеткой», «нестрогой», «раз­ мытой» предметной области.

Необходимостью создания диагности­ ческой модели «нечеткой» предметной об­ ласти в форме многомерной клинико- психологической переменной как аналогатеоретического конструкта для оценки конструктной валидности психодиагностиче­ ской методики. Необходимостью применения методов извлечения знаний «Knowledge Engineering» в целях создания диагностической модели «нечеткой» предметной области в форме многомерной клинико-психологической пе­ ременной. Необходимостью разработки (адапта­ции) метода сбора, обработки и объективи­ зации экспертных оценок как исходного массива данных для создания диагностиче­ ской модели.

Необходимостью разработки (адапта­ции) метода сбора, обработки и объективи­зации экспертных оценок как исходного массива данных для разработки алгоритма дифференциальной диагностики объектов «не­четкой» предметной области; Необходимостью реализации результа­тов сложного многоэтапного процесса создания нового типа методик для медицинской и клинической психодиагностики (в том числе и в форме компьютерных методик, включая методики класса экспертных психодиагностических систем).

 

Литература

1. Ананьев, Б.Г. О методах современ­ ной психологии / Б.Г. Ананьев // Психологи­ ческие методы (в комплексном лонгитюд- ном исследовании студентов). – Л., 1976. – С. 13-36.

2. Беребин, М.А. К вопросу о качест­ венном и психометрическом подходах в со­ временной нейропсихологической диагно­ стике / М.А. Беребин, А.В. Астаева // Вест­ ник ЮУрГУ. Серия «Психология». – 2008. – Вып. 2. -№32 (132).- С. 19-28.

3. Бурлачук, Л.Ф. Психодиагностика личности/Л.Ф. Бурлачук. -Киев, 1989.

4. Вассерман, Л.И. Медицинская пси­ ходиагностика: теория, практика и обуче­ ние / Л.И. Вассерман, О.Ю. Щелкова. – СПб.: Филологический факультет: М.: Из­ дательский центр «Академия», 2003. – 736 с,

5. Клайн, П. Справочное руководство по конструированию тестов / П. Клайн. – Киев, 1994.

6. Столин, В. В. Психодиагностика как наука и как вид практической деятель­ ности / В.В. Столин // Общая психодиагно­ стика / под ред. А.А. Бодалева, В.В. Сто- лина. -М., 1987.-С. 8-22.

7. Червжская, К. Р. Медицинская пси­ ходиагностика и инженерия знаний / К.Р. Червинская, О.Ю. Щелкова / под ред. Л.И. Вассермана. – СПб.: Ювента.; М.: Из­ дательский центр «Академия», 2002. – 246 с.

8. Червинская, К. Р. Психологическая концепция извлечения экспертных знаний на моделях медицинской психодиагностики / К.Р. Червинская // Вестник ЮУрГУ. Серия «Психология». – 2008. – Вып. 2.- №32 (132).- С. 68-80.

9. Шмелев, А.Г. Основы психодиагно­ стики. Учебное пособие /А.Г. Шмелев. – М.: Ростов н/Д, 1996.

10. Щелкова, О.Ю. Задачи психологи­ ческой диагностики в клинической медицине / О.Ю. Щелкова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Психология». -2008. -Вып. 2. -№32 (132). – С. 81-90.

Вестник ЮУрГУ, №5, 2009 

 







HotLog


Наверх

© 2020 PSY-Clinic. Клиническая психология

Copyright © ANPMT ASPASIA'S ACADEMY OF NARRATIVE PSYCHOLOGY AND MUSIC THERAPY | Powered by WordPress | Architect Design theme by ThemeArile