Контакты:

Сведение о преподавателе:
Скиталинский Роберт Валентинович, магистрант 1 курса 09.04.01
skitalinskyroberto@gmail.com

Дисциплина фокусируется на разработке и исследовании методов калиброванной оценки неопределённости в системах автоматической диагностики сердечных аритмий по 12-канальной электрокардиограмме с применением глубокого обучения. В рамках курса изучаются проблема систематического завышения уверенности нейронных сетей, типы неопределённости (алеаторная и эпистемическая), а также методы их количественной оценки и разграничения. Студенты осваивают полный цикл исследования в области медицинской информатики: от анализа проблемы некорректной калибровки и формальной постановки задачи — через изучение пост-обработочных методов калибровки (температурное масштабирование, масштабирование Платта, изотоническая регрессия), ансамблевых методов (глубокие ансамбли, ансамбли снимков) и методов приближённого байесовского вывода (Монте-Карло с прореживанием) — до экспериментальной оценки на общедоступных наборах данных ЭКГ и анализа устойчивости при смещении распределения данных. Особое внимание уделяется специфике классификации с множественными метками, дисбалансу классов и межклинической вариабельности данных. Практическая часть курса представляет собой разработку прототипа системы поддержки принятия врачебных решений с интегрированной оценкой неопределённости. 

 Форма контроля: Зачёт.