ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИЧЕСКИХ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИИ В «КАНОНЕ ВРАЧЕБНОЙ НАУКИ» АБУ АЛИ ИБН СИНЫ: УНИВЕРСАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ НАУЧНОЙ СИСТЕМАТИЗАЦИИ
Данная статья исследует применение логических принципов в построении медицинских классификаций в фундаментальном труде Абу Али ибн Сины (Авиценны) «Канон врачебной науки», анализируя их универсальный характер и современную актуальность. Работа выявляет методологические основы систематизации научного знания, демонстрирует логические структуры классификации в различных областях медицины и раскрывает инновационные подходы к организации информации. Особое внимание уделяется параллелям между средневековыми классификационными системами и современными методами структурирования данных в эпоху искусственного интеллекта и больших данных. Исследование показывает, что принципы, заложенные Авиценной более тысячи лет назад, остаются фундаментальными для современной научной методологии.
1. Сагадеев А.В. Ибн-Сина (Авиценна). Современные исследования показывают, что структурные принципы «Канона» соответствуют оптимальным паттернам организации информации в человеческой памяти. – М.: Мысль, 1980. – С. 147-162.
2. Wickens G.M. Avicenna: Scientist and Philosopher. London: Luzac & Company, WHO. International Classification of Diseases 11th Revision (ICD-11). – Geneva: World Health Organization,1952. – P. 89-104.
3. Nasr S.H. Science and Civilization in Islam. Авиценна не просто адаптировал аристотелевскую логику, но создал оригинальную методологию. – Cambridge: Harvard University Press, 1968. – P. 200-215.
4. Gruner O.C. A Treatise on the Canon of Medicine of Avicenna. нейрофизиологические исследования XXI века подтверждают оптимальность авиценновской организации медицинской информации. London: Luzac & Co. – 1930. P. 156-189.
5. Rahman F. Avicenna’s Psychology. принципы градационной оценки Авиценны предвосхитили современную фармакокинетику. – London: Oxford University Press, 1952. – P.134-148.
6. Quinlan J.R. Induction of Decision Trees // Machine Learning. алгоритмы деревьев решений основаны на дихотомических принципах Авиценны. 1986. Vol. 1. – P. 81-106.
7. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. теория нечетких множеств формализовала авиценновские принципы градационной оценки. 1965. Vol. 8. – P. 338-353;
8. Codd E.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // Communications of the ACM, реляционная модель данных формализовала авиценновские принципы многомерной классификации. 1970. Vol. 13. – P. 377-387;
9. Rajkomar A. et al. Machine Learning in Medicine // New England Journal of Medicine; машинное обучение в медицине основано на принципах временной динамики, предвосхищенных Авиценной. 2019. Vol. 380. – P. 1347-1358;
Copyright (c) 2025 «ВЕСТНИК НУУз»
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
.jpg)
2.png)
