Братийчук А. Н. - все статьи автора в журнале
-
2025 № 11 Генеративная модель классификации предоперационной оценки клинического состояния тазобедренного сустава.
Материалы статьи предназначены для специалистов в области машинного обучения и экспертов, разрабатывающих стратегии улучшения общественного здравоохранения на основе информационных систем, облегчающих принятие медицинских решений.
Актуальность. Актуальность автоматизации анкетирования обусловлена возможностью дифференциации сложных когнитивных и мировозренческих представлений пациента (клиента) по множеству многоуровневых категорий. Как следствие, актуальна разработка концепции универсального эвристического алгоритма перевода категорий в признаки вероятностной классификации.
Цель исследования: определение правил для эвристики повышения метрик статистического качества классификации на основе операторного преобразования категориальных признаков.
Материалы и методы. Выборка данных электронных анонимных анкет (опросников) для предоперационной оценки клинического состояния тазобедренного сустава (данные кафедры травматологии, ортопедии и поликлинической хирургии института профессионального образования Самарского государственного медицинского университета, г. Самара); ансамбль методов машинного обучения.
Результаты. Критерии и гиперэвристические правила для универсального построения вероятностных классификаторов на основе результатов анкетирования.
Выводы. Корректные методы улучшения статистической связи признаков и классификационных меток приводят к асимптотической эффективности оценок обученной модели и исключают характерный детерминированный режим работы алгоритма.
В результате разработанных эвристических преобразований и обобщений – задачи исходной системы опроса будут расширены и структурированы, приобретая информационные качества, облегчающие принятие решений для прогностических действий специалиста.