Построение математических моделей предварительного диагноза заболеваний печени на основе методов регрессионного анализа

Предпринята попытка построения формализованных моделей для заболеваний печени (хронический гепатит и цирроз), описывающих зависимость результирующего диагноза от результатов обследования пациентов. Исходные данные в количестве 135 показателей имеют следующие специфические особенности: часть данных, опирающихся на индивидуальные ощущения пациентов, имеет субъективный характер; значительная часть данных отсутствует, т. к. данные собирались десятилетиями и среди анализируемых показателей имеются такие, которые ранее не входили в перечень обследуемых характеристик пациентов; некоторые данные отсутствуют по неизвестным причинам; в работе введено 24 новых показателя, по которым набор данных ограничен данными о пациентах последних лет. В этих условиях оказалось целесообразным построить совокупность формализованных моделей, опирающихся на различные наборы входных показателей. На основе программной системы EViews были сформированы все возможные формализованные модели, из которых была выделена совокупность из 33 моделей с приемлемыми значениями коэффициентов детерминации и критериев значимости. Введен также новый критерий оценки важности моделей, учитывающих объем исходных данных, используемых при ее построении. Проведен сравнительный анализ полученных моделей. В результате, в частности, выявлено, что введение новых показателей позволило существенно увеличить количество моделей, поскольку 45% моделей включает новые показатели.