в Интернете 
Українська  English  Русский  

DOI: 10.31071/kit2015.12.08


Опись-ссылка ISSN 1812-7231 Klin.inform.telemed. Volume 11, Issue 12, 2015, Pages 57–62


Автор(ы) М. С. Абрамович1, Е. С. Атрощенко2


Учреждение(я) 1Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики Белорусского государственного университета, Минск, Республика Беларусь 2Республиканский научно-практический центр "Кардиология", Минск, Республика Беларусь


Название статьи О прогнозировании эффективности лечения больных хронической сердечной недостаточностью


Аннотация (резюме)

Введение. Для прогнозирования эффективности лечения больных хронической сердечной недостаточностью (ХСН) с использованием статистических методов классификации необходимо наличие корректно сформированной обучающей выборки и информативного набора показателей. Актуальной является задача исследования эффективности прогнозирования с использованием различных методов интеллектуального анализа данных.

Цель работы. Прогноз эффективности лечения больных ХСН сердечной недостаточностью с использованием статистических методов классификации на основе информативных показателей, измеренных на начало лечения.

Результаты. Рассмотрен подход оценки качества формирования обучающей выборки, основанный на сравнении экспертной и статистической классификаций. Сформирован информативный набор инструментальных и клинических показателей, характеризующих состояние больных ХСН: данные шестиминутного теста, среднее артериальное давление в легочной артерии, фракция выбросов левого желудочка по Симпсону, частота сердечных сокращений и интегральный показатель качества жизни. Для случая, когда информативные признаки не подчиняются нормальному закону распределения, вместо классического дискриминантного анализа предложено использовать робастный дискриминантный анализ. Исследовано применение методов классификации: дискриминантного анализа, робастного дискриминантного анализа, метода опорных векторов, деревьев решений и бустинга на деревьях решений для прогнозирования эффективности лечения больных ХСН.

Заключение. Методы классификации показали следующую точность прогноза эффективности лечения больных ХСН: дискриминантный анализ – 80%, робастный дискриминантный анализ 82.1%, нелинейный метод опорных векторов – 81.1%, деревья решений – 89.5%, бустинг на деревьях решений – 95.4%.


Ключевые слова хроническая сердечная недостаточность, обучающая выборка, метод - средних, информативные признаки, дискриминантный анализ, робастный дискриминантный анализ, деревья решений, метод опорных векторов, бустинг, эффективность лечения


Список литературы

1. Атрощенко Е.С. Хроническая сердечная недостаточность. Минск. Белпринт, 2011, 149 с.

2. Атрощенко Е.С., Абрамович М.С. Прогнозирование эффективности комплексной терапии больных с хронической сердечной недостаточностью. Кардиология в Беларуси, 2013, N6(31), сс. 23–30.

3. Afifi A.A., Azen S.P. Statistical analysis: A Computer Oriented Approach, 2nd ed. New York, Academic Press, 1979, 442 p.

4. Duda R.O. Pattern classification, 2nd ed. New York, Wiley-Interscience, 2000, 456 р.

5. Kharin Yu.S. Robustness in Statistical Pattern Recognition. Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 1996, 302 p.

6. Harrington P. Machine Learning in Action. New York, Manning, 2012, 382 p.

7. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. H. The Elements of Statistical Learning, 2nded. New York, Springer, 2009, 764 p.


Полнотекстовая версия http://kit-journal.com.ua/ru/viewer_ru.html?doc/2015_12/10.pdf