2020/2021
Методы интеллектуальной обработки информации в медицине
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Майнор
Кто читает:
Департамент прикладной математики
Когда читается:
3, 4 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
32
Программа дисциплины
Аннотация
В курсе рассматриваются основы статистического анализа медицинской информации. Изучаются методы и средства предиктивной аналитики заболеваний, их диагностики, анализа эпидемиологической обстановки и т.п.
Цель освоения дисциплины
- Формирование у слушателей практических и систематических навыков анализа медицинских данных
Планируемые результаты обучения
- Знание основных понятий математической статистики
- Умение строить точечные и интервальные оценки необходимых параметров на основе статистических данных
- Умение проверять гипотезы на основе статистических данных
- Знание медицинских приложений анализа данных
- Владение статистическими методами, применяемыми для анализа медицинской информации, и соответствующим прикладным программным обеспечением
- Знание математических моделей эпидемической ситуации
Содержание учебной дисциплины
- Основные понятия математической статистики.Выборка и выборочные характеристики. Нормальное распределение и его роль в анализе данных.
- Точечные оценки.Свойства оценок: несмещенность, состоятельность, эффективность. Методы нахождения оценок: метод моментов, метод максимального правдоподобия.
- Доверительное оценивание.Точность и надежность доверительных интервалов. Доверительный интервал для математического ожидания (нормальное распределение) при известной и неизвестной дисперсии.
- Проверка гипотез.Ошибки при проверке гипотез. Статистические критерии проверки гипотез.
- Понятие о регрессионном анализе.Простейшие регрессионные модели. Метод наименьших квадратов для оценки параметров регрессии.
- Обзор статистических методов для медицинских приложений.Описательный анализ. Визуализация данных. Сравнение показателей для разных групп. Выявление зависимостей
- Модели эпидемий.SIR-модель и ее модификации. Параметры модели, их оценка на основе статистических данных о заболеваемости. Компьютерное моделирование различных сценариев развития эпидемии.
- Анализ эффективности применения лекарственных средств с помощью статистических методов.Описательный анализ. Визуальные методы исследования. Гистограммы. Диаграммы размаха (графики "ящики-усы"). Диаграммы рассеяния. Интерпретация графиков, применяемых для визуализации медицинских данных. Сравнение показателей для двух групп (критерий Стьюдента). Сравнение в нескольких группах (однофакторный дисперсионный анализ)
- Прогноз наличия диагноза на основе результатов анализов с помощью логит-модели.Логит-регрессия. Оценка адекватности модели. Визуализация и интерпретация результатов
- Методы классификации пациентов для построения иерархической последовательной системы поддержки и принятия решений.Категориальные и непрерывные признаки. Предикторные переменные. Деревья классификации.
