Ученые МГУ улучшили систему прогнозов выживаемости

Новая библиотека Survivors позволяет анализировать временные события и прогнозирует вероятность выживания людей с рецидивами заболеваний.
Никита Коюшев
Автор Наука Mail
Компьютеры с кодом на экране
Новая open-source библиотека Survivors использует передовые методы машинного обученияИсточник: Unsplash

Исследователи с факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова разработали библиотеку Survivors для анализа и прогнозирования событий. В пресс-службе университета подчеркивается, что система создана на языке программирования Python.

Библиотеки прогнозирования выживаемости представляют собой программные инструменты, используемые для определения длительности времени до наступления определенного события, например, смерти, рецидива заболевания или отказа оборудования. Такие системы особенно полезны в медицине, где они помогают оценить вероятность выживаемости пациентов с осложнениями.

Новая библиотека Survivors является open-source (с открытым исходным кодом) решением с использованием передовых методов машинного обучения. Сервис обеспечивает детальный прогноз вероятности события на любой момент времени, который, к тому же, детализированнее, чем оценка ожидаемого момента наступления.

микрочип
Новые критерии оценки помогают моделям лучше учитывать сложные зависимости между переменнымиИсточник: Freepik

В отличие от других библиотек, требующих заполненных числовых данных и строгих допущений, Survivors предлагает универсальный подход, адаптируя алгоритмы выживаемости без сложной подготовки. Разработка поддерживает числовые и категориальные переменные, а также пропущенные и цензурированные значения, что повышает удобство работы с получаемыми сведениями.

Программа включает модели деревьев выживаемости и их ансамбли, что уменьшает количество ошибок из-за совокупности с множеством других ответвлений данных. В отличие от традиционной регрессии Кокса (математическая модель зависимости функции риска от независимых переменных-факторов), изобретение использует современные механизмы разбиения информации для повышения точности.

Библиотеку уже протестировали на девяти медицинских наборах данных и промышленных базах. Инновация продемонстрировала стабильные и точные предсказания с минимальными требованиями. Сотрудник лаборатории технологий программирования факультета ВМК МГУ Юлий Васильев отмечает, что Survivors позволяет прогнозировать события без глубоких познаний в машинном обучении.

Ранее в Науке Mail рассказывали, что российские ученые решили избавляться от отходов с помощью кофе.