Контакты:

Курс «Предиктивная аналитика в здравоохранении» (уровень магистратуры) посвящён применению современных методов анализа данных и машинного обучения для прогнозирования клинических исходов, рисков заболеваний и оптимизации работы системы здравоохранения. Студенты познакомятся с полным циклом работы с медицинскими данными: от их получения и очистки до построения и валидации предиктивных моделей, ориентированных на практические задачи клиник, страховых компаний и органов здравоохранения.  

В рамках курса рассматриваются основные модели предиктивной аналитики (регрессия, классификация, модели риска, временные ряды), особенности медицинских данных (электронные истории болезни, регистры, данные лабораторных исследований, устройства мониторинга), а также вопросы качества данных и интерпретируемости моделей. Особое внимание уделяется этическим и правовым аспектам использования данных пациентов, защите персональных данных и требованиям к внедрению алгоритмов в клиническую практику.  

По завершении курса магистранты смогут:  

- формулировать задачи предиктивной аналитики в контексте здравоохранения;  

- подбирать и применять соответствующие методы машинного обучения;  

- оценивать точность, устойчивость и клиническую значимость моделей;  

- критически анализировать возможности и ограничения предиктивной аналитики при принятии медицинских решений и управлении ресурсами здравоохранения.