МОСКВА, 7 апреля. /ТАСС/. Сотрудники МГУ разработали новые методы анализа выживаемости и успешно апробировали свой подход в работе на реальных данных пациентов с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19) и онкологическими заболеваниями. Это позволило подобрать оптимальное лечение, сообщила в четверг пресс-служба вуза.

       Анализ выживаемости - класс статистических моделей, который является важным инструментом для прогнозирования времени наступления события во многих сферах. Например, в области здравоохранения такие модели используются для предсказания летального исхода или ожидаемого времени госпитализации, в страховании - наступления страховых случаев, в производстве - нештатных ситуаций.

       "Представители научно-образовательной школы (НОШ) "Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект" разработали новые методы анализа выживаемости, основанные на алгоритмах рекурсивного разбиения с использованием взвешенных Log-rank критериев. Авторы успешно апробировали свой подход в работе на реальных данных пациентов с COVID-19 и онкологическими заболеваниями", - говорится в сообщении.

       Традиционно для анализа выживаемости чаще всего используются методы, основанные на регрессионных моделях пропорциональных рисков. Они имеют ряд ограничений, включая сложности при работе с пропущенными данными и категориальными признаками, линейность непрерывных переменных, предположение о пропорциональности рисков и независимости влияния предикторов от времени, плохую интерпретируемость получаемых моделей и невозможность учитывать важность различных событий в зависимости от времени. Для преодоления этих недостатков исследователи в новой работе предложили алгоритм деревьев решений для цензурированных данных, основанный на идее разбиения наблюдений на группы с максимально различными функциями выживаемости между группами. Предложенные модели были успешно применены для анализа реальных данных пациентов с COVID-19 и с онкологическими заболеваниями.

       "Эти модели позволили, в том числе, решать задачи для выбора оптимальной схемы лечения пациентов и могут быть использованы в качестве инструмента для систем поддержки врачебных решений", - добавил заведующий кафедры интеллектуальных и информационных технологий факультета ВМК МГУ Игорь Машечкин, слова которого приводятся в сообщении.