Алгоритм статистического тестирования прогностических решающих правил
Полученные прогностические решающие правила синтезированы на основе субъективных представлений экспертов. Объективизация полученных моделей проводилась с применением статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках.
Объемы выборок определялись в соответствии с рекомендациями [98, 127] и отбирались таким образом, чтобы число пациентов, склонных к возникновению и рецидивам ГНК, а также имеющим эту патологию оставалось постоянным и составляло 100 человек на каждый класс. Это позволяло удерживать на всех этапах оценку вероятности правильной классификации на уровне 0,95.
Качество классификации определяется по таким общепринятым в медицине показателям как диагностическая чувствительность (ДЧ), специфичность (ДС), диагностическая эффективность (ДЭ), прогностическая значимость положительных (ПЗ+) и отрицательных (ПЗ-) результатов.
Расчет этих показателей качества производится с использованием таблиц распределения результатов наблюдений (таблица 4.2) [113].
Таблица 4.2
Распределение результатов наблюдений

ωλ- класс ГНК, в который пациент переходит за время наблюдения; ω0- класс людей оставшихся относительно здоровыми;
В этой таблице: ИП - истинно-положительный результат работы решающего правила (РП), который численно равен количеству больных людей правильно классифицированных решающим правилом; ЛП - ложноположительный результат, численно равный количеству здоровых людей, классифицированных решающим правилом как больные; ЛО - ложноотрицательный результат, численно равный количеству больных людей, классифицируемых решающим правилом как здоровые люди; ИО - истинноотрицательный результат, численно равный количеству здоровых людей, классифицируемых решающим правилом как здоровые люди [72, 113].
Диагностическая чувствительность (ДЧ) решающего правила по отношению к классу ω1определяется отношением числа истинно-положительных результатов к количеству больных, т.е.
Диагностическая специфичность (ДС) решающего правила для класса ω0 представляет собой отношение истинно отрицательны результатов к числу здоровых людей.
Предсказательная (прогностическая значимость) положительных
результатов ПЗ+ определяется выражением:
Предсказательная (прогностическая значимость) отрицательных
результатов ПЗ- определяется выражением:
Диагностическая эффективность (ДЭ) определяется выражением типа:
113
В ходе контроля правил прогнозирования возникновения и рецидива ГНК (модели 3.8 и 3.9) наблюдения за пациентами проводились четыре года. В начале первого года наблюдения осуществлялось измерение всех показателей, отобранных для оценки прогноза появления и развития ГНК.
В качестве порога дефазиффикации (разделение на не заболевших и заболевших) эксперты назвали уровень 0,5. С этим порогом было отобрано 100 пациентов, которые в соответствии с «решением» математических моделей 3.8 и 3.9 не заболеют и 100 пациентов, которые заболеют (классы ωraи ©ГР).
Далее после каждого года наблюдения производились наблюдения за этими пациентами с фиксацией количества заболевших ГНК и не заболевших.
Результаты правильного и неправильного срабатывания правила 3.8 и 3.9 фиксировались с расчетом всех показателей качества.
Еще по теме Алгоритм статистического тестирования прогностических решающих правил:
- Обоснование подхода к синтезу нечетких гибридных решающих правил
- Метод построения гибридных решающих правил для прогнозирования риска артериальной гипертензии
- 2.2. Метод синтеза нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами.
- Синтез нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной системы.
- Использование методов разведочного анализа для оценки структуры данных с целью выбора формы и параметров нечетких решающих правил
- Метод синтеза гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей
- Результаты экспериментальной проверки решающих правил прогнозирования профессиональной пригодности курсантов МЧС
- РАЗРАБОТКА УГРОЗОМЕТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ ПОСТРОЕНИЯ ЛИНЕЙНЫХ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ НА ОСНОВЕ ПАТОМЕТРИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
- Синтез нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний иммунной системы.
- Синтез гибридных нечетких решающих правил принятия решений на основе логики Л. Заде и Е. Шотрлифа
- Экспериментальные исследования моделей решающих правил прогнозирования заболеваний водителей транспортных средств экстремальных служб
- 3.2. Синтез гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, занятых в растениеводстве.
- Методология синтеза коллективов решающих правил для оценки и управления состоянием живых систем на основе технологий мягких вычислений
- Использование прогностических алгоритмов при внебольничной пневмонии
- Клинико-статистический анализ и статистическая обработка материала
- Тестирование подсистемы оценки риска пояснично-крестцового радикулита
- 4.1. Способы тестирования математических моделей