ПРИМЕНЕНИЕ ФОРМУЛЫ БАЙЕСА В МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ
Ключевые слова:
формула Байеса, медицинская диагностика, априорная вероятность, чувствительность теста, специфичность теста, вероятность болезни, ложноположительный результат, диагностические тестыАннотация
В статье рассматривается применение формулы Байеса для оценки достоверности результатов медицинских диагностических тестов. Представлено объяснение ключевых понятий: априорной вероятности, чувствительности и специфичности теста. На конкретном примере показано, как с помощью формулы Байеса вычисляется вероятность наличия заболевания при положительном результате теста, учитывая распространённость болезни в популяции. Продемонстрировано, что даже при высоких показателях точности теста низкая распространённость заболевания существенно снижает вероятность истинно положительного результата. Сделан вывод о важности использования байесовского подхода для корректной интерпретации результатов диагностики и принятия обоснованных клинических решений.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Гмурман В.Е., “Теория вероятностей и математическая статистика”, – М.: Высшая школа, 2003.
2. Голёнова И.А., “Oсновы медицинской статистики”, Витебск – 2017
3. SH.R.Xurramov, “Oliy matematika” 3-qism, Toshkent-2015
4. Bozarov U.A., Maxsudov V.G., Ermetov E.Ya., Norbutayeva M.K., Abdullayeva N.U., “Tibbiyot sohasida differensial tenglamalarning qo‘llanishi”, TTA Axborotnomasi № 7, 2023
5. Bozarov Ulug‘bek Alisherovich, “Bayes formulasining tibbiyotda qo‘llanishi”, Eurasian research in universal sciences, 378-381, 2023
6. Bazarbayev Muratali Irisaliyevich, Bozarov Ulug‘bek Alisherovich, Maxsudov Valijon Gafurjonovich, Ermetov Erkin Yaxshibayevich, “Application of differential equations in the field of medicine”, International Journal of Engineering Mathematics: Theory and Application volume 5, 15-24, 2023
7. Bayes, T. (1763). “An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances.”
8. Gigerenzer G. (2002). Reckoning with Risk: Learning to Live with Uncertainty.
9. MedCalc Software Ltd. Diagnostic Test Evaluation Calculator.
10. Ma S.X., Khorasani R., Bashir M.R. Bayesian networks in radiology // Radiology: Artificial Intelligence. — 2023. — Vol. 5. — № 2. — e210187.
11. Zhang M.N., Li Y., Chen X., Wang H. Comprehensive review of Bayesian network applications in gastrointestinal cancers // Artificial Intelligence in Medicine. — 2025. — Vol. 149. — 102839.
12. Chatzimichail T., Georgiou A., Papageorgiou E. A software tool for applying Bayes’ theorem in medical diagnostics // BMC Medical Informatics and Decision Making. — 2024. — Vol. 24. — Article number 87.
13. Lippi G., Plebani M. Bayes’ theorem, the ROC diagram and reference values // Biochemia Medica. — 2018. — Vol. 28. — № 1. — 010101.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
License Terms of our Journal
