Применение оптимальных разбиений для многопараметрического анализа данных в клинических исследованиях

В данном исследовании, построена прогностическая модель, позволяющая оценить риск возникновения неблагоприятных исходов в первые полгода после перенесенного обострения ишемической болезни сердца (ИБС). Анализируемые данные, на основе которых строилась модель, собирались в течение семи лет в 16 клиниках семи городов России и содержат широкий набор клинических, биохимических и генетических показателей. Для построения модели использовались подходы, основанные на оптимальных разбиениях: метод оптимально достоверных разбиений (ОДР) и модифицированный метод статистически взвешенных синдромов (МСВС). Полученная система оценки риска имеет хорошую прогностическую силу (AUC = 0.72). Также показано, что она обладает большей точностью предсказания по сравнению с моделями, полученными наиболее известными методами: логистическая регрессия, деревья решений, нейронные сети и др.