• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Машинное обучение для оптимизации лечения в подгруппах пациентов
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
23 октября 2026 г.
В НИУ ВШЭ впервые прошла конференция на стыке стохастики, ИИ и финансовой математики
В середине октября в Высшей школе экономики состоялась первая научная конференция «Стохастика, искусственный интеллект и финансовая математика» (SAIMF 26). Исследователи Вышки, ведущие математики и специалисты финансового сектора обсудили фундаментальные математические задачи, современные методы искусственного интеллекта и их применение в финансах.
21 октября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ систематизировали методы защиты изображений
Исследователи МИЭМ ВШЭ проанализировали схемы полухрупких цифровых водяных знаков для изображений, опубликованные за последние десять лет. Такие водяные знаки сохраняются при обычном сжатии или изменении яркости, но выдают подделку, если в снимок добавили объект или заменили лицо. Авторы предложили классификацию этих схем и выделили главные нерешенные проблемы. Результаты опубликованы в журнале Computer Science Review.
20 октября 2026 г.
«Наши работы можно назвать исследованиями на переднем крае науки»
Международная лаборатория кластерной геометрии, действующая на факультете математики НИУ ВШЭ, занимается формированием новой научной дисциплины, соединяющей в себе знания из различных областей математики. Выполненные в ней работы вызывают большой интерес, в том числе у зарубежных коллег. Лаборатория изучает семейства кривых и разрабатывает методы, применяемые в исследованиях физического микромира. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией профессором Сергеем Ландо.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Машинное обучение для оптимизации лечения в подгруппах пациентов

Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 1. С. 54–66.
Корепанова Н. В.

Клинические исследования показывают, что часто эффект от лечения оказывается зависимым от различных признаков пациента: клинических, антропологических, генетических, психологических, социальных и т.д. Выявление подобного рода зависимостей составляет задачу персонифицированной медицины и способствует созданию стратегий лечения, более адаптированных под конкретного пациента. В данной работе представлен обзор подходов к анализу данных клинических исследований для поиска признаков, влияющих на эффективность лечения, и выделения подгрупп пациентов, для которых есть существенные различия в эффективности экспериментального и контрольного лечения.

Научное направление: Здравоохранение Фундаментальная медицина Компьютерные науки
Приоритетные направления: компьютерно-математическое
Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: машинное обучениеклинические исследованияmachine learningsubgroup analysisанализ подгруппClinical trialsперсонифицированная медицина personalized medicine
Похожие публикации
Parameterization and calibration of wild blueberry machine learning models to predict fruit-set in the northeast china bog blueberry agroecosystem
Qu H., Xiang R., Obsie E. Y. и др., Agronomy 2021
Добавлено: 22 октября 2026 г.
A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring
Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7
Добавлено: 22 октября 2026 г.
A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Основы теории информации
Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.
Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и  предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в  информационно-телекоммуникационных системах и  сетях с  использованием программных и  программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в  автоматизированных системах программными и  программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а  также такие фундаментальные понятия, как ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Политика в отношении абортов и оценка их распространенности в мире и в России
Сакевич В. И., Демографическое обозрение 2026 Т. 13 № 3 С. 4–28
В статье анализируется современное законодательство в отношении искусственного прерывания беременности в странах мира. В зависимости от оснований, по которым разрешен аборт, выделены пять групп стран. Расчеты показали, что около 60% женщин репродуктивного возраста проживают в странах с либеральным законодательством, где аборт разрешен по желанию женщины или по широким социально-экономическим основаниям, и 40% женщин проживают в ...
Добавлено: 15 октября 2026 г.
Household environmental management practices, community engagement, and self-reported malaria incidence in urban and rural communities of Malawi
Lungu M. M., Давитадзе А. П., Frontiers in Public Health 2026 Vol. 14 Article 1919768
Добавлено: 15 октября 2026 г.
A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Studies in Computational Intelligence
Springer, 2026.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Proceedings of the 3rd International Conference on Sustainability: Developments and Innovations. Proceedings of ICSDI 2026, Volume 4. Lecture Notes in Civil Engineering (LNCE, volume 886)
Springer, 2026.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network
Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network
Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273
Добавлено: 13 октября 2026 г.
When universal machine learning models fail in capacitance prediction for carbon-based supercapacitors: Leakage-aware validation and electrolyte screening
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159
Добавлено: 13 октября 2026 г.
LiteKV: A KV cache compression method for efficient inference on resource-constrained devices
Zhang Z., Ильвовский Д. А., Information Processing and Management 2026 Vol. 63 No. 7
Добавлено: 13 октября 2026 г.
No Species Is an Island, Entire of Itself: Genetic Speciation Algorithm with Interplay among Species
Громов В. А., Сохраби М., Fathollahi-Fard A., International Journal of Engineering, Transactions B: Applications 2027 Vol. 40 No. 5 P. 1437–1460
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Анализ алгоритмов квантовых вычислений в биомедицине
Горбунов А. А., Григорьев А. А., Демидов Л. Н. и др., Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2025 № 7 С. 20–24
Быстрое развитие технологии квантовых вычислений потенциально может произвести революцию в сложных вычислениях в физических, химических и биологических областях за счет использования квантовой суперпозиции и запутанности. Квантовые компьютеры используют кубиты, способные существовать в нескольких состояниях одновременно, в отличие от классических битов. Эта функция позволяет хранить и обрабатывать больше информации, что дает значительное преимущество при решении задач с обширным пространством ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
JavaCapsule: Итеративная генерация и отладка Java-кода на основе структурированной обратной связи
Александров Д. В., Василевский В. И., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 5 С. 73–90
Ограничения при выполнении задач, требующих точного извлечения информации из сверхдлинных последовательностей, приводят к снижению качества генерации и отладки кода крупных объектно-ориентированных систем, характеризующихся сложными межклассовыми зависимостями и необходимостью анализа длинных трассировок выполнения, превышающих размеры стандартных контекстных окон. Предлагается технология JavaCapsule для генерации и отладки Java-кода, реализующая итеративную отладку на основе структурированной обратной связи, включающей результаты ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Proceedings of the 34th IUPAP Conference on Computational Physics: CCP2023, August 4-8, Kobe, Japan
Singapore: Springer, 2026.
Добавлено: 12 октября 2026 г.
РАЗРАБОТКА МЕТОДА И АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО ФЕДЕРАТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ С УЧЕТОМ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ КЛИЕНТСКИХ ОБНОВЛЕНИЙ
Зыков С. В., Ермаков С. Р., Современные наукоемкие технологии 2026 № 9 С. 43–53
При федеративном обучении с неоднородными клиентскими данными и переменными задержками запоздавшие обновления могут ухудшать качество модели, а обмен параметрами с глобальным сервером увеличивает сетевую нагрузку. Целью исследования является разработка и теоретико-экспериментальное обоснование метода и алгоритмов адаптивного федеративного обучения с учетом распределенного запаздывания клиентских обновлений. Для обоснования разрабатываемых решений использованы событийная и непрерывная модели градиентных обновлений, ...
Добавлено: 11 октября 2026 г.
О воспроизводимости анализа временных рядов на основе матричных профилей
Брычков М. Е., Незнанов А.А., Программирование 2026 № 4 С. 50–66
Матричный профиль (МП) при появлении в 2016 г. быстро стал одним из важнейших методов предобработки, облегчающим решение широкого класса задач анализа временных рядов, в частности, задач обнаружения аномалий и шаблонов. Высокая значимость привела к появлению разнообразных инструментов вычисления МП, но оказалось, что особенности реализации методов существенно влияют на результаты, которые перестают быть идентичными. Встает вопрос, ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Человеко-машинная система анализа и улучшения качества условий проживания населения
Алескеров Ф. Т., Вайншток А. П., Делахова А. М. и др., Информационные процессы 2026 Т. 26 № 3 С. 895–913
Проблемы развития и эффективного управления территориальными образованиями являются приоритетными для всех государств, особенно в условиях цифровой трансформации государственного управления. За последнее десятилетие интеграция информационных технологий в муниципальное и региональное планирование существенно изменила подходы к стратегическому развитию, предоставлению услуг и взаимодействию с населением. В данной работе представлено описание функциональности человеко-машинной вебсистемы поддержки принятия решений, в которой ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
A Three-Party W-State Quantum Secret Sharing Protocol with X-Gate Encoding and Forbidden-Outcome Detection
Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Дополнительная коррекция ошибок в каскадном коде с помощью полносвязных нейронных сетей
Портной С. Л., Ефремов А. М., Кузьмин В. В., В кн.: Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2026): материалы XXIX Международной научной конференции. Россия, Москва, 21–27 сентября 2026 г.: М.: РУДН, 2026..
В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной кор рекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки дли ной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при ...
Добавлено: 26 сентября 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору