Раздел 13 / 43

Страница 23 / 45

Глава 3. Принятие биомедицинских решений: вероятностное клиническое обоснование

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Для продолжения работы требуется Registration

Скачать приложение

Биомедицинская информатика. Компьютерные приложения в здравоохранении и биомедицине : руководство

Предисловие к изданию на русском языке

Предисловие к пятому изданию на английском языке +

Редакторы издания на русском языке +

Редакторы издания на английском языке +

Участники издания

Авторы главы 30 «Будущее информатики в биомедицине»

Благодарности

Вступление +

Список сокращений

I. Актуальные темы биомедицинской информатики

Глава 1. Биомедицинская информатика: наука и прагматика +

Глава 2. Данные в биомедицинской информатике: получение, хранение и использование +

Глава 3. Принятие биомедицинских решений: вероятностное клиническое обоснование -

3.1. Принятие клинических решений. Диагностика в условиях неопределенности

3.1.1. Принятие решений в условиях неопределенности

3.1.2. Вероятностный метод — альтернатива при моделировании в условиях неопределенности

3.1.3. Обзор процесса диагностики

3.2. Вероятностный подход. Методы оценки предтестовой вероятности

3.2.1. Субъективная оценка вероятности

3.2.2. Объективная оценка вероятности

3.3. Измерение характеристик диагностических методов

3.3.1. Классификация результатов тестов, как отклоняющихся от нормы

3.3.2. Оценка результативности диагностических методов

3.3.3. Значимость чувствительности и специфичности. Как сделать выбор диагностического метода

3.3.4. Дизайн исследований по оценке эффективности диагностического метода

3.3.5. Систематическое отклонение в измерении характеристик диагностического метода

3.3.6. Метаанализ диагностических методов

3.4. Посттестовая вероятность. Теорема Байеса и прогностическая ценность

3.4.1. Теорема Байеса

3.4.2. Форма отношения шансов теоремы Байеса и отношения правдоподобия

3.4.3. Прогностическая ценность диагностического метода

3.4.4. Значение теоремы Байеса

3.4.5. Меры предосторожности при использовании теоремы Байеса

3.5. Принятие решений на основании ожидаемого значения

3.5.1. Сравнение неопределенных перспектив

3.5.2. Дерево решений как инструмент моделирования

3.5.3. Анализ решений в практическом применении

3.5.4. Моделирование предпочтений пациента с помощью полезности

3.5.5. Проведение анализа чувствительности

3.5.6. Моделирование долгосрочных результатов с помощью марковской модели

3.6. Выбор решения: «лечи», «обследуй», «ничего не делай»

3.7. Альтернативные графические модели для принятия решений: диаграммы влияния и сети убеждений

3.8. Другие подходы к моделированию

3.9. Роль вероятностного анализа и анализа решений в медицине

3.10. Приложение A — производные теоремы Байеса

Рекомендуемая литература

Вопросы для обсуждения

Список литературы

Глава 4. Когнитивная информатика +

Глава 5. Взаимодействие человека с компьютером, удобство использования и рабочий процесс +

9-03-ANG-2475-7-1.html3-ANG-2475-7-1.htmlANG-2475-7-1.htmlG-2475-7-1.htmloc-a-a�лава 7. Стандарты биомедицинской информатикива 7. Стандарты биомедицинской информатикиа 7. Стандарты биомедицинской информатики 7. Стандарты биомедицинской информатики�ки�и�a>

+a>+

Глава 23. Информационные запросы +

Глава 24. Системы поддержки клинических решений +

Глава 25. Цифровые технологии в медицинском образовании +

Глава 26. Трансляционная биоинформатика +

Глава 27. Информатика и клинические исследования +

Глава 28. Прецизионная (персонализированная) медицина и информатика +

III. Биомедицинская информатика в будущем

Глава 29. Нормативно-правовое регулирование информационных технологий в здравоохранении +

Глава 30. Будущее информатики в биомедицине +

Глоссарий +

Глава 3. Принятие биомедицинских решений: вероятностное клиническое обоснование

Table of contents