Ensemble methods forsolving problems ofmedical diagnosis

Abstract

Предложен консолидирующий метод анализа рядов наблюдений на основе аппроксимированной модели смеси катализаторов основных компонентов, позволяющий изучать любое количество маркеров. В отличие от лонгитюдного подхода он устраняет необходимость связывать методы регрессионного анализа с их собственными неопределенностями при выборе конкретных моделей. Консолидирующий метод позволяет получить оригинальный результат в предметной области ранней диагностики заболевания: все варианты использования маркеров демонстрируют повышение точности классификации с увеличением продолжительности серии об-следований

The authors proposed the consolidating method for analyzing series of observations based on a fitted model of a mixture of catalysts of the maincomponents, which makes it possible to study any number of markers. Contrasting the longitudinal approach, it eliminates the need to connect re-gression analysis methods with their own uncertainties when choosing particular models. The consolidating methodallows obtaining an original re-sult in the subject area of early diagnosis of a disease: all options for using markers demonstrate an increase in classification accuracy with an in-crease in the length of a series of examinations