Using Bayesian Methods for Predicting the Development of Children Autism

Mariia A. Voronenko, Iryna Lurie, Oleg O. Boskin, Ulzhalgas Zhunissova, R.V. Baranenko, Volodymyr I. Lytvynenko

2019

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/atit49449.2019.9030523
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In this paper, we propose a methodology for using static Bayesian networks (BN) in the tasks of predicting the development of the children's disease “autism” aged 4 to 11 years. Methods of constructing the structure of a static BN, parametric learning, validation are considered, a sensitivity analysis and scenario analysis of “What-if' are carried out. The model was designed in collaboration with pediatricians, as well as subject matter experts in the selection and quantification of input and output variables.