Методи машинного навчання та аналіз мереж для малих клінічних наборів даних - Сорокін, Г. О. (Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2026)
У дипломній роботі розглянуто задачу прогнозування терапевтичної резистентності у пацієнтів із метастатичним колоректальним раком на основі малих лонгітюдних протеомних наборів даних. Основну увагу приділено методологічній надійності машинного навчання в умовах малої кількості пацієнтів, високої розмірності простору ознак і наявності кількох часових зрізів для одного пацієнта. У ході роботи було виконано критичний аналіз базового дослідження PERMAD, у якому для прогнозування резистентності до терапії бевацизумабом у поєднанні зі схемою FOLFOX застосовувалися класичні алгоритми машинного навчання. Було показано, що основним методологічним ризиком такого підходу є використання негрупової схеми крос-валідації, за якої різні часові зрізи одного пацієнта можуть одночасно потрапляти до навчальної та тестової вибірок. Для лонгітюдних клінічних даних це створює ризик прихованого витоку даних і може призводити до завищення оцінок якості.
Керівник роботи: Леонов Олександр Сергійович, кандидат фізико-математичних наук, доцент, кафедра теоретичної та прикладної інформатики
Keywords: TECHNOLOGY::Information technology; прогнозування терапевтичної резистентності; PERMAD; машинне навчання; топологічний аналіз даних; графова нейронна мережа