Подходы к диагностике согласованности данных в байесовских сетях доверия

Bayesian belief networks provide the ability to combine different types of information, e.g. statistical or expert data, allow working with incomplete or inaccurate information; they have clarity and other useful properties. Due to this, Bayesian belief networks have become a popular and highly effective tool in many fields of research. However, in many research areas data provided by the experts can be incoherent, and so in some tasks one should use tools to verify their coherence. The paper discusses examples of application of the Bayesian belief networks in medicine and public health, ecology, economics and risk analysis, functional safety, sociology, and other research areas, and shows the need to develop methods to check the coherence of initial data. The purpose of this work is to systematize problems and examples that illustrate the use of Bayesian belief networks by reviewing and to assess their use of data coherence diagnosis and its importance.Байесовские сети доверия предоставляют возможность объединения нескольких видов информации, например полученной от экспертов или статистически, позволяют работать с неполной или неточной информацией, обладают наглядностью и другими полезными свойствами. Благодаря этому они стали популярным и весьма эффективным инструментом. Однако во многих областях исследования исходные используются полученные от экспертов данные, которые могут быть не согласованы, и поэтому в некоторых задачах следует использовать инструменты для проверки их согласованности. В работе рассмотрены примеры применения аппарата байесовских сетей доверия в медицине и здравоохранении, экологии, экономике и риск-анализе, функциональной безопасности, социологии и других предметных областях и показана необходимость разработки методов для проверки согласованности исходных данных. Цель работы – систематизировать с помощью обзора примеры и задачи, в которых применяются байесовские сети доверия, чтобы оценить, в какой степени в этих задачах учитывается диагностика согласованности исходных данных, и насколько важным является ее применение

Finding structures in information networks using the affinity network

This thesis proposes a novel graphical model for inference called the Affinity Network,which displays the closeness between pairs of variables and is an alternative to Bayesian Networks and Dependency Networks. The Affinity Network shares some similarities with Bayesian Networks and Dependency Networks but avoids their heuristic and stochastic graph construction algorithms by using a message passing scheme. A comparison with the above two instances of graphical models is given for sparse discrete and continuous medical data and data taken from the UCI machine learning repository. The experimental study reveals that the Affinity Network graphs tend to be more accurate on the basis of an exhaustive search with the small datasets. Moreover, the graph construction algorithm is faster than the other two methods with huge datasets. The Affinity Network is also applied to data produced by a synchronised system. A detailed analysis and numerical investigation into this dynamical system is provided and it is shown that the Affinity Network can be used to characterise its emergent behaviour even in the presence of noise

Байесовские сети доверия как вероятностная графическая модель для оценки медицинских рисков

Realization of medical risks leads to occurrence of adverse effects which negatively affect patient’s health; result in irrational use of human and economic recourses, economic losses. In the framework of system risk analysis medical risks is connected with uncertainty related to crucial impact of human factor to the medical system. The problem of medical risks assessment and decision making on different stages of patients’ health care support systems’ construction comes up. In the paper I provide a state-of-art analysis of Bayesian belief networks use for medical risk assessment and decision making under uncertainty support in particular in the framework of health care organizations’ risk management and insurance risk assessment.Реализация медицинских рисков приводит к возникновению нежелательных событий, которые характеризуются нанесением вреда здоровью пациентов, неэффективным использованием человеческих и экономических ресурсов, экономическим ущербом организации здравоохранения. В рамках системного подхода к анализу риска, медицинский риск связан с неопределенностью, которая описывается значительным влиянием человеческого фактора в медицинской системе. Стоит задача оценки медицинских рисков и построения систем поддержки принятия решения на различных этапах работы с пациентом. В статье рассмотрено современное состояние применения аппарата байесовских сетей доверия для оценки медицинского риска и поддержки принятия решений в медицинской диагностике и прогностике, в частности, в контексте риск-менеджмента медицинских организации и оценке страховых рисков

Classifiers for modeling of mineral potential

[Extract] Classification and allocation of land-use is a major policy objective in most countries. Such an undertaking, however, in the face of competing demands from different stakeholders, requires reliable information on resources potential. This type of information enables policy decision-makers to estimate socio-economic benefits from different possible land-use types and then to allocate most suitable land-use. The potential for several types of resources occurring on the earth's surface (e.g., forest, soil, etc.) is generally easier to determine than those occurring in the subsurface (e.g., mineral deposits, etc.). In many situations, therefore, information on potential for subsurface occurring resources is not among the inputs to land-use decision-making [85]. Consequently, many potentially mineralized lands are alienated usually to, say, further exploration and exploitation of mineral deposits. Areas with mineral potential are characterized by geological features associated genetically and spatially with the type of mineral deposits sought. The term 'mineral deposits' means .accumulations or concentrations of one or more useful naturally occurring substances, which are otherwise usually distributed sparsely in the earth's crust. The term 'mineralization' refers to collective geological processes that result in formation of mineral deposits. The term 'mineral potential' describes the probability or favorability for occurrence of mineral deposits or mineralization. The geological features characteristic of mineralized land, which are called recognition criteria, are spatial objects indicative of or produced by individual geological processes that acted together to form mineral deposits. Recognition criteria are sometimes directly observable; more often, their presence is inferred from one or more geographically referenced (or spatial) datasets, which are processed and analyzed appropriately to enhance, extract, and represent the recognition criteria as spatial evidence or predictor maps. Mineral potential mapping then involves integration of predictor maps in order to classify areas of unique combinations of spatial predictor patterns, called unique conditions [51] as either barren or mineralized with respect to the mineral deposit-type sought

Байєсівські мережі в системах підтримки прийняття рішень

Пропонується докладне висвітлення сучасних підходів до моделювання процесів довільної природи за допомогою байєсівських мереж (БМ) і дерев рішень. Байєсівська мережа – ймовірнісна модель, преставлена у формі спрямованого ациклічного графа, вершинами якого є змінні досліджуваного процесу. БМ – потужний сучасний інструмент моделювання процесів та об’єктів, які функціонують в умовах наявності невизначеностей довільної природи. Їх успішно використовують для розв’язання задач прогнозування, передбачення, медичної і технічної діагностики, прийняття управлінських рішень, автоматичного керування і т. ін. Розглянуто теорію побудови байєсівських мереж, яка включає задачі навчання структури мережі та формування ймовірнісного висновку на її основі. Наведено практичні методики побудови (оцінювання) структури мережі на основі статистичних даних і експертних оцінок. Докладно описано відповідні алгоритмічні процедури. Окремо розглянуто варіанти використання дискретних і неперервних змінних, а також можливості створення гібридної мережі. Наведено кілька методів обчислення ймовірнісного висновку за допомогою побудованої мережі, у тому числі методи формування точного і наближеного висновків. Докладно розглянуто приклади розв’язання практичних задач за допомогою мереж Байєса. Зокрема, задачі моделювання, прогнозування і розпізнавання образів. Наведено перелік відомих програмних продуктів та їх виробників для побудови та застосування байєсівських мереж, частина з яких є повністю доступними для використання у мережі Інтернет. Деякі системи можна доповнювати новими програмними модулями. Книга рекомендується як навчальний посібник для студентів, аспірантів та викладачів, а також для інженерів, які спеціалізуються у галузі розв’язання задач ймовірнісного математичного моделювання, прогнозування, передбачення і розпізнавання образів процесів довільної природи, інформація стосовно який представлена статистичними даними та експертними оцінками

An experimental study and evaluation of a new architecture for clinical decision support - integrating the openEHR specifications for the Electronic Health Record with Bayesian Networks

Healthcare informatics still lacks wide-scale adoption of intelligent decision support methods, despite continuous increases in computing power and methodological advances in scalable computation and machine learning, over recent decades. The potential has long been recognised, as evidenced in the literature of the domain, which is extensively reviewed. The thesis identifies and explores key barriers to adoption of clinical decision support, through computational experiments encompassing a number of technical platforms. Building on previous research, it implements and tests a novel platform architecture capable of processing and reasoning with clinical data. The key components of this platform are the now widely implemented openEHR electronic health record specifications and Bayesian Belief Networks. Substantial software implementations are used to explore the integration of these components, guided and supplemented by input from clinician experts and using clinical data models derived in hospital settings at Moorfields Eye Hospital. Data quality and quantity issues are highlighted. Insights thus gained are used to design and build a novel graph-based representation and processing model for the clinical data, based on the openEHR specifications. The approach can be implemented using diverse modern database and platform technologies. Computational experiments with the platform, using data from two clinical domains – a preliminary study with published thyroid metabolism data and a substantial study of cataract surgery – explore fundamental barriers that must be overcome in intelligent healthcare systems developments for clinical settings. These have often been neglected, or misunderstood as implementation procedures of secondary importance. The results confirm that the methods developed have the potential to overcome a number of these barriers. The findings lead to proposals for improvements to the openEHR specifications, in the context of machine learning applications, and in particular for integrating them with Bayesian Networks. The thesis concludes with a roadmap for future research, building on progress and findings to date

Implementación de los modelos gráficos probabilísticos bayesianos en la ayuda al manejo clínico de la bronquiolitis aguda del lactante

Fecha de Lectura de Tesis: 6 de Abril de 2018.La Bronquiolitis Aguda (BA) del lactante supone el mayor motivo de ingreso hospitalario de los Servicios de Pediatría en general y una de las causas de mayor ocupación, consumo de recursos y estancias hospitalarias. En torno al 3-5% de la BAs precisará ingreso en un hospital, el 6-16% de los ingresados acabará en cuidados intensivos y un 3-8% de los ingresos sufrirá episodios de apnea. El objetivo de la investigación es la confección y desarrollo de un modelo gráfico probabilístico Naïve Bayes (NB) selectivo, utilizado como herramienta de epidemiología clínica, para la predicción de la evolución grave y de la aparición de apneas en la BA del lactante. La metodología se basa en el estudio de los factores de riesgo de evolución grave y de aparición de apneas durante el ingreso en la BA sobre la experiencia de un hospital de tercera referencia, la elaboración de una red probabilística NB mediante OpenMarkov (modelo gráfico probabilístico) y la implementación del modelo tras evaluación de la sensibilidad y especificidad de sus predicciones para conocer prospectivamente su validez y fiabilidad comparado con un modelo de regresión logística. Por ello se plantearon unos objetivos específicos, como el análisis epidemiológico general de una amplia serie de casos de BA durante las epidemias desde octubre-2010 hasta marzo-2015, para conocer su realidad en un espacio-tiempo concreto. Además, para estimar la incidencia de apneas en pacientes hospitalizados por BA y estudiar los factores de riesgo relacionados con su aparición y también conocer la incidencia de ingresos en UCIP para VM y estudiar los factores asociados a mala evolución, centrado este aspecto sobre el agente etiológico primordial en casos graves de BA: el VRS. En cada caso se utilizó el procedimiento de regresión logística (RL) y se estimó su capacidad de predicción