На научно-практической конференции СПИСОК-2023 нашими коллегами, среди прочих, был представлен доклад — Вяткин А.А., Тулупьев А.Л. «Применение алгебраических байесовских сетей в сфере медицины». По результатам анонимного опроса участников конференции в Telegram этот доклад был признан одним из самых интересных из прочитанных на нашей тематической секции «Вероятностные графические модели, нечеткие системы, мягкие вычисления и социокомпьютинг».
Основные тезисы научной работы, посвященной применению алгебраических байесовских сетей в оценке вероятности появления сердечного приступа у пациента:
Существуют различные подходы к способам машинного обучения. Один из таких подходов предполагает построение вероятностных графических моделей, где с помощью графа описываются вероятностные взаимосвязи между различными величинами. В частности, к вероятностным графическим моделям относятся алгебраические байесовские сети, которые позволяют описывать взаимосвязи между утверждениями, а также задавать степень уверенности в их истинности.
В свою очередь, к задачам машинного обучения относится задача классификации, в которой на основе признаков объекта необходимо предсказать, к какому классу он относится. В данной работе был предложен подход, который бы позволил применять алгебраические байесовские сети в этой задаче. Для оценки качества подхода была построена модель на основе реальных данных из сферы медицины, где предлагалось предсказать шанс появления сердечного приступа (два класса — “низкий шанс” и “высокий шанс”).
В итоге построенная модель показала качество предсказания, сравнимое с качеством других, более распространенных классификаторов. Данный результат показывает, что алгебраические байесовские сети применимы в рассматриваемой задаче. При этом, еще существует простор для раскрытия всего потенциала алгебраических байесовских сетей, использование которого позволит улучшить результаты работы моделей в будущем.