06.06.2012
Американские ученые разработали алгоритм, позволяющий предсказать, чем заболеет пациент в будущем, сообщает EurekAlert! Результаты работы Тайлера МакКормика (Tyler McCormick) из Вашингтонского университета и его коллег опубликованы в журнале Annals of Applied Statistics.
Для разработки статистической модели МакКормик с коллегами изучили данные нескольких тысяч пациентов в возрасте от 40 лет, участвовавших в клинических испытаниях различных препаратов. В каждой рассмотренной истории болезни присутствовали данные обо всех заболеваниях пациента и препаратах, которые он принимал, а также его демографические данные, такие как пол и расовая принадлежность.
На основе одной из основных теорем теории вероятности — теоремы Байеса — ученые разработали алгоритм, который назвали HARM (Hierarchical Association Rule Model). HARM "смотрит", чем ранее болел пациент, а также сравнивает его данные с историями болезни, в которых содержатся аналогичные симптомы. После этого алгоритм предсказывает, чем заболеет пациент в будущем.
Отличия HARM от подобных ей статистических систем в том, что она может предсказать заболевания при весьма скудной информации о пациенте. Также алгоритм способен просчитать примерное время возникновения предсказанного заболевания.
В базе данных HARM собрано 1800 заболеваний, большинство из которых — 1400 — статистически реже обнаруживаются у пациентов. "Алгоритм также может на основе симптомов, возникших у одного пациента, предсказать последовательность развития симптомов у другого больного. Например, если у пациента уже есть диспепсия (нарушение пищеварения) и боли в эпигастральной области, следующим симптомом может быть изжога," - отметил МакКормик.
Американские ученые разработали алгоритм, позволяющий предсказать, какими заболеваниями будет страдать пациент в будущем
Американские ученые разработали алгоритм, позволяющий предсказать, чем заболеет пациент в будущем, сообщает EurekAlert! Результаты работы Тайлера МакКормика (Tyler McCormick) из Вашингтонского университета и его коллег опубликованы в журнале Annals of Applied Statistics.
Для разработки статистической модели МакКормик с коллегами изучили данные нескольких тысяч пациентов в возрасте от 40 лет, участвовавших в клинических испытаниях различных препаратов. В каждой рассмотренной истории болезни присутствовали данные обо всех заболеваниях пациента и препаратах, которые он принимал, а также его демографические данные, такие как пол и расовая принадлежность.
На основе одной из основных теорем теории вероятности — теоремы Байеса — ученые разработали алгоритм, который назвали HARM (Hierarchical Association Rule Model). HARM "смотрит", чем ранее болел пациент, а также сравнивает его данные с историями болезни, в которых содержатся аналогичные симптомы. После этого алгоритм предсказывает, чем заболеет пациент в будущем.
Отличия HARM от подобных ей статистических систем в том, что она может предсказать заболевания при весьма скудной информации о пациенте. Также алгоритм способен просчитать примерное время возникновения предсказанного заболевания.
В базе данных HARM собрано 1800 заболеваний, большинство из которых — 1400 — статистически реже обнаруживаются у пациентов. "Алгоритм также может на основе симптомов, возникших у одного пациента, предсказать последовательность развития симптомов у другого больного. Например, если у пациента уже есть диспепсия (нарушение пищеварения) и боли в эпигастральной области, следующим симптомом может быть изжога," - отметил МакКормик.