Subgroup Discovery for Treatment Optimization

N. Korepanova

doi:10.29007/hztj

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

30 июня 2026 г.

Аспирантка НИУ ВШЭ получила премию за выдающуюся научную статью

Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.

30 июня 2026 г.

«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»

Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».

30 июня 2026 г.

Экономисты ВШЭ научились прогнозировать рождаемость по поисковым запросам

Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.

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

Публикации

?

Subgroup Discovery for Treatment Optimization

P. 48–53.

Корепанова Н. В.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: subgroup analysis subgroup discovery personalized medicine

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Хорошо интерпретируемые методы интеллектуального анализа данных и представление знаний (2018)

В книге

Proceedings of the first Workshop on Data Analysis in Medicine (WDAM-2017)

Issue 6. , EasyChair, 2018.

Towards polynomial subgroup discovery by means of FCA?

Бузмаков А. В., , in: Eighth International Workshop “What can FCA do for Artificial Intelligence?”.: [б.и.], 2020. P. 57–68.

The goal of subgroup discovery is to find groups of objectsthat are significantly different than “average” object w.r.t. some super-vised information. It is a computational intensive procedure that tra-verses a large searching space corresponding to the set of formal con-cepts. It was recently found that a part of formal concepts, called stableconcepts, can be found ...

Добавлено: 10 июля 2021 г.

Towards Stable Significant Subgroup Discovery

Jyoti -., Buzmakov Aleksey, Kailasam S., , in: The 15th International Conference on Concept Lattices and Their Applications CLA2020Issue 2668.: CEUR-WS, 2020. P. 287–292.

Добавлено: 10 июля 2021 г.

Машинное обучение для оптимизации лечения в подгруппах пациентов

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

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 ...

Добавлено: 29 ноября 2017 г.

Выбор терапии онкологического заболевания в подгруппах пациентов на основе анализа замкнутых описаний

Корепанова Н. В., Кузнецов С. О., В кн.: Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2016 (3-7 октября 2016г., г.Смоленск, Россия): Труды конференцииТ. 1.: Смоленск: Универсум, 2016. С. 352–359.

Основной инструмент современной доказательной медицины в области сравнения различных методов лечения летальных заболеваний – статистические критерии, применяемые к результатам рандомизованного исследования. При этом теряется важная информация о физиологических особенностях пациентов. В данной работе предлагается подход к выбору терапии в подгруппах пациентов, образованных по сходству физиологических и клинических признаков. Это сходство естественным образом определяется через замкнутые ...

Добавлено: 25 октября 2016 г.

Pattern Structures for Treatment Optimization

Natalia V. Korepanova, Sergei O. Kuznetsov, , in: CLA 2016: Proceedings of the Thirteenth International Conference on Concept Lattices and Their Applications. CEUR Workshop ProceedingsVol. 1624.: M.: Higher School of Economics, National Research University, 2016. P. 217–229.

Добавлено: 12 октября 2016 г.