USING BAYESIAN METHODS IN THE TASK OF MODELING THE PATIENTS' PHARMACORESISTANCE DEVELOPMENT

Mariia A. Voronenko, Ulzhalgas Zhunissova, Saule S. Smailova, Luidmila N. Lytvynenko, Nataliia B. Savina, Pavlo P. Mulesa, Volodymyr I. Lytvynenko

Informatyka Automatyka Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)

DOI 10.35784/iapgos.2968

Достоверность данных 70 средняя

Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

In this paper, we propose a methodology for using static Bayesian networks (BN) in modeling the development of pharmacoresistance in patients with a diagnosis of epilepsy. Methods for constructing the structure of a static BN, their parametric training, validation, sensitivity analysis and “What-if” scenario analysis are considered. The model was designed in collaboration with expert doctors, as well as expert pharmacologists in the selection and quantification of input and output variables.