Математическое моделирование
  • 2018 № 2 Сокращение признакового пространства в анализе множественной лекарственной устойчивости возбудителя у больных туберкулезом легких

    В диагностике и лечении туберкулеза легких существенным является раннее выявление наличия множественной лекарственной устойчивости микобактерий к основным противотуберкулезным препаратам. Использование математических методов и информационных технологий на начальном этапе способствует эффективному решению этой медицинской проблемы, благодаря исключению из множества рассматриваемых признаков (показателей состояния здоровья пациента) тех признаков, которые не являются информативными. Для оценки информативности признаков в анализе множественной лекарственной устойчивости используется метод Кульбака. Отбор признаков осуществляется на основе отсортированного (по информативности) списка признаков путем оценки качества классификации, выполняемой с помощью ROC­анализа. Выполненные исследования показали, что отобранные предложенным алгоритмом шесть признаков (из 26 рассматриваемых) позволяют с высокой вероятностью выделить пациентов, микобактерии у которых не обладают множественной лекарственной устойчивостью, что создает необходимые условия для их адекватного лечения.

    Авторы: Наркевич А. Н. [3] Виноградов К. А. [8] Быкова В. В. [1] Катаева А. В. [1]

    Темы: roc-анализ1 диагностика туберкулеза легких1 метод кульбака1 множественная лекарственная устойчивость микобактерий1 сокращение признакового пространства1

    Подробнее >