Яке застосування байєсовського аналізу в медичній діагностиці?

Діагноз встановлюється в процесі, під час якого лікар збирає докази. Лікар використовує ці докази віднести пацієнта до класу пацієнтів із захворюванням. Теорема Байєса кількісно визначає вплив доказів на збільшення ймовірності того, що пацієнт має захворювання.

Розуміння цього має вирішальне значення під час проведення діагностичних тестів. Правило Байєса демонструє, як попередні ймовірності впливають на наступні [6,7,9]. Загалом, якщо попередні ймовірності збільшуються, позитивна прогностична цінність зростає, тоді як негативна прогностична цінність зменшується.

Байєсівський висновок знайшов застосування в широкому спектрі діяльності, в т.ч наука, техніка, філософія, медицина, спорт і право. У філософії теорії прийняття рішень байєсівський висновок тісно пов’язаний із суб’єктивною ймовірністю, яку часто називають «байєсівською ймовірністю».

Байєсовські мережі в діагностиці та прогнозі захворювань. P ( D i | E ) — це ймовірність захворювання D i з урахуванням доказів E, які представляють набір спостережуваних знахідок, включаючи ознаки та симптоми, а також лабораторні результати (тобто P (D i | E 1 , E 2 ) = P (грип|лихоманка та кашель)).

Це правило показує, як попередня ймовірність (також звана поширеністю) і вимірювальні властивості діагностичних тестів (чутливість і специфічність) є вирішальними детермінантами задньої ймовірності захворювання (прогностична цінність), на основі яких приймаються клінічні рішення.

Діагноз встановлюється в процесі, під час якого лікар збирає докази. Лікар використовує ці докази, щоб віднести пацієнта до класу пацієнтів із захворюванням. Теорема Байєса кількісно визначає вплив доказів на збільшення ймовірності того, що пацієнт має захворювання.