Главный врач Госпиталя св. Петра Ли Чун Сонг выпустил книгу «Введение в байесовскую статистику»

 Практикующий врач — специалист по позвоночнику выпустил вводную книгу о байесовской статистике, дисциплине, которая математически описывает суждения в условиях неопределённости.

Ли Чун Сонг, главный врач Центра позвоночника Госпиталя св. Петра (глава госпиталя Юн Канг Чжун) — многопрофильного госпиталя, специализирующегося на позвоночнике, суставах и цереброваскулярных заболеваниях, — выпустил вводную книгу «Начинаем с байесовской статистики», посвящённую базовым понятиям байесовской статистики.

Байесовская статистика — метод статистического анализа, который по мере накопления данных корректирует прежние суждения и повышает точность прогнозов. Он позволяет непрерывно учитывать новую информацию и гибко обновлять статистические выводы, поэтому полезен для математического описания задач принятия решений в реальном мире с высокой неопределённостью.

Байесовская статистика сегодня действительно занимает центральное место в передовых технологиях, основанных на данных, — в ИИ и машинном обучении. Разные ИТ-компании применяют её в алгоритмах поиска и в моделях, построенных на данных. Кроме того, она всё шире применяется и в медицине: при планировании клинических исследований, прогнозировании риска лечения для конкретного пациента, оценке точности диагностики и распространённости заболеваний, анализе побочных эффектов лекарств.

Главный врач Ли Чун Сонг впервые познакомился с байесовской статистикой 10 лет назад, работая в Медицинском центре Асан: обнаружив её точки соприкосновения с врачебными решениями, он проявил большой интерес и с тех пор постоянно её изучает. В клинической практике врачи чаще не ставят диагноз по одному-единственному исследованию, а многократно повторяют процесс оценки, объединяя симптомы пациента, анамнез, факторы риска и ответ на лечение, чтобы повысить точность лечения. Ли Чун Сонг увидел, что этот процесс по структуре схож с байесовским мышлением, и обратил внимание на то, что клиническое решение можно выразить точным языком вероятностей.

Эта книга — базовое введение, доступно объясняющее байесовскую статистику даже тем, кто не является специалистом в этой области. Поскольку автор сам, не будучи статистиком, столкнулся с немалыми трудностями, основное внимание уделено простому изложению ключевых понятий, чтобы к байесовской статистике могли без опасений подступиться и те, кто знакомится с ней впервые. В книгу широко включены история байесовской статистики, байесовский образ мышления, способы применения в клинической медицине и другие темы, чтобы читатели могли всесторонне разобраться и в понятиях, и в их практическом использовании.

В медицинских исследованиях и клинической практике до сих пор шире применяется классическая частотная статистика. Характерный пример — использование «уровня значимости (p-value)» для оценки статистической значимости результатов исследования.

Однако в последнее время из-за стремительного старения населения растёт число пожилых пациентов и пациентов с сочетанными заболеваниями, а возраст начала болезней, которые прежде считались старческими, снижается, поэтому возрастает и значение более гибких и комплексных врачебных решений. В условиях таких изменений медицинской среды байесовское статистическое мышление может служить полезным подходом к принятию системных и точных клинических решений. В своей книге главный врач Ли Чун Сонг вновь рассматривает подобные исследования, основанные на частотной статистике, с точки зрения байесовской статистики и предлагает новый взгляд на медицинские данные и клиническую интерпретацию.

Главный врач Ли Чун Сонг сказал: «Байесовская статистика — это инструмент, который помогает принимать более верные решения и суждения даже в условиях неопределённости и ограниченной информации; её можно с пользой применять при решении самых разных задач реального мира, в том числе в медицинской практике». «Надеюсь, что благодаря этой книге больше людей поймут базовые понятия байесовской статистики и откроют для себя новый взгляд на статистическое мышление», — добавил он.

Источник: Medworld News(http://www.medworld.co.kr)