2023/2024
Методы интеллектуальной обработки информации в медицине
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, а также формирование представления о применении современных технологий обработки медицинской информации.е
Планируемые результаты обучения
- Знание математических моделей эпидемической ситуации
- Знание основных понятий математической статистики
- Умение проверять гипотезы на основе статистических данных
- Умение строить точечные и интервальные оценки необходимых параметров на основе статистических данных
Содержание учебной дисциплины
- Основные понятия математической статистики.Вычисление основных описательных характеристик исследуемых величин: среднее, стандартное отклонение, дисперсия, доверительные интервалы, ошибки среднего, медиана, квартили и др Построение интерактивных графиков: гистограммы, диаграммы рассеяния, графики ящики-усы, графики средних с ошибками, линейные графики, матрицы корреляций и др.
- Описательный анализ медицинских данных
- Точечные оценки.
- Доверительное оценивание.
- Корреляционный анализ
- Сравнительный анализ
- Регрессионный анализ
- Кластерный анализ
- Методы классификации пациентов для построения иерархической последовательной системы поддержки и принятия решений.
- Введение в искусственный интеллект
- Модели эпидемий.
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 4 модуль0.5 * Самостоятельные работы 3 модуля + 0.5 * Самостоятельные работы 4 модуля
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Математика в биологии и медицине, Бейли, Н., 1970
- Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., 1992
- Теория случайных процессов и ее инженерные приложения : учеб. пособие для вузов, Вентцель, Е. С., 2000
Рекомендуемая дополнительная литература
- Вероятность. Кн.1: Элементарная теория вероятностей. Математические основания. Предельные теоремы, Ширяев, А. Н., 2017
- Энатская, Н. Ю. Теория вероятностей : учебное пособие для прикладного бакалавриата / Н. Ю. Энатская. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 203 с. — (Бакалавр. Прикладной курс). — ISBN 978-5-534-01338-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/433795 (дата обращения: 28.08.2023).