Среда мои чуваки

Никто не хочет в конце августа мотнуть в Питер на концерт Алёны Швец?

Вот эти лютые вайбы решать с командой нейротурнир, параллельно устраивая лютый флекс под дору и мейби бейби, сидя на пляже и попивая медовуху

Я в старости

Как же знатно я буду завтра сосать на нейротурнире, если нас вызовут на мою задачу)))

А кто-то решает? Можем скооперироваться)

Что ж, товарищи, я возвращаюсь в Москву. Скоро будет много постов про школу

Сегодня мне снилось что мой индекс Хирша стал равен 2....
Вот бы он был вещим

Собственно решение моей задачи.
Я изучил статьи, связанные с диагностикой болезни Альцгеймера. Некоторое время назад было проведено масштабное исследование, которое показало, что мы можем смотреть уровень неправильно свернутого бета-амилоида (белка, который является неизменным спутником болезни Альцгеймера, так как именно накопление неправильного бета-амилоида в мозге ведет к созданию амилоидных бляшек, которые разрушают мозг, и соответственно к деменции) в плазме крови с помощью имунно-инфракрасного датчика, производство которых с каждым годом становится все дешевле. Такой метод имеет 0.79 Recall и 0.06 FPR. Если сочетать его с анализом спинномозговой жидкости на тау-белок, то recall вырастает до 0.87, а FPR снижается до 0.03. Однако пункция спинномозговой жидкости - инвазивный метод, причем более дорогой. Поэтому я предложил использовать ЭЭГ в качестве второго этапа проверки, так как он делается легче, неинвазивно и дешевле, и изменения в ЭЭГ также могут свидетельствовать о болезни Альцгеймера.
Также, чтобы не перегружать систему здравоохранения, я предложил отправлять людей рандомизированно на тест на бета-амилоид + ЭЭГ, дополняя эту связку пункцией спинномозговой жидкости при необходимости. Вероятность отправки на тест зависит от возраста и предсказания ML-модели, которая обучается по истории болезней и анкетированию определять риск появления болезни Альцгеймера.
Чтобы подтвердить жизнеспособность моего решения, я смоделировал работу такой системы, в предположении что несколько этапов теста делают его очень точным. Соответственно, я смоделировал работу ML-модели, ручками сделал решающее дерево для определения вероятностей, и посмотрел, какого recall при отправке на тест при какой нагрузке на систему здравоохранения мы можем добиться. Получилось даже не очень плохо! Система легко адаптируется под другие заболевания, при наличии хороших биомаркеров, т.к. от Альцгеймера тут только вероятность появления болезни от возраста.
Прикладываю презентацию, там подробнее описаны результаты и процесс моделирования.