{"id":25508,"date":"2025-02-18T15:03:36","date_gmt":"2025-02-18T14:03:36","guid":{"rendered":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/?p=25508"},"modified":"2025-07-08T15:07:59","modified_gmt":"2025-07-08T13:07:59","slug":"uj-modszer-a-tulelesi-elorejelzesek-megbizhatosaganak-vizsgalatara","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/2025\/02\/18\/uj-modszer-a-tulelesi-elorejelzesek-megbizhatosaganak-vizsgalatara\/","title":{"rendered":"\u00daj m\u00f3dszer a t\u00fal\u00e9l\u00e9si el\u0151rejelz\u00e9sek megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1g\u00e1nak vizsg\u00e1lat\u00e1ra"},"content":{"rendered":"

2025 febru\u00e1rj\u00e1ban a Sci<\/strong> nev\u0171 tudom\u00e1nyos foly\u00f3iratban megjelent cikk\u00fckben magyar kutat\u00f3k, k\u00f6zt\u00fck <\/span>B\u00e1skay J\u00e1nos<\/strong> \u00e9s t\u00e9mavezet\u0151je, Dr. Pollner P\u00e9ter<\/strong>, valamint Dr. Jo\u00f3 Tam\u00e1s<\/strong><\/a> – int\u00e9zet\u00fcnk szak\u00e9rt\u0151i –<\/span> az <\/span>Eg\u00e9szs\u00e9gbiztons\u00e1g Nemzeti Laborat\u00f3rium Adatvez\u00e9relt Eg\u00e9szs\u00e9g D\u00edvizi\u00f3<\/span><\/a> keret\u00e9ben v\u00e9gzett tanulm\u00e1nyukban a t\u00fal\u00e9l\u00e9si elemz\u00e9sekhez haszn\u00e1lt g\u00e9pi tanul\u00e1si modellek megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1g\u00e1t<\/strong> vizsg\u00e1lt\u00e1k, k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen akkor, amikor az adatok egy r\u00e9sze hi\u00e1nyos vagy „cenz\u00far\u00e1zott” \u2013 vagyis nem \u00e1ll rendelkez\u00e9sre a teljes t\u00fal\u00e9l\u00e9si id\u0151 minden beteg eset\u00e9ben.\u00a0<\/span><\/p>\n

A szerz\u0151k egy \u00faj, rendszerezett tesztel\u00e9si m\u00f3dszert dolgoztak ki, amely megmutatja, hogyan v\u00e1ltozik a modellek teljes\u00edtm\u00e9nye, ha n\u00f6velik az ilyen hi\u00e1nyos adatok ar\u00e1ny\u00e1t. \u00d6t k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 modellt teszteltek, \u00e9s kider\u00fclt, hogy a nemline\u00e1ris modellek, p\u00e9ld\u00e1ul a kevert s\u0171r\u0171s\u00e9g\u0171 h\u00e1l\u00f3zatok, \u00e9rz\u00e9kenyebbek az adatok min\u0151s\u00e9g\u00e9nek roml\u00e1s\u00e1ra. Ez az \u00faj m\u00f3dszer seg\u00edthet a kutat\u00f3knak \u00e9s orvosoknak abban, hogy megb\u00edzhat\u00f3bb modelleket v\u00e1lasszanak \u00e9s fejlesszenek a klinikai gyakorlatban, ahol gyakran el\u0151fordulnak hi\u00e1nyos adatok.<\/span><\/p>\n

\n

A klinikai kutat\u00e1sokban gyakori, hogy nem minden beteg eset\u00e9ben ismert pontosan a t\u00fal\u00e9l\u00e9si id\u0151 \u2013 p\u00e9ld\u00e1ul amiatt, mert a vizsg\u00e1lat lez\u00e1rult\u00e1ig \u00e9letben maradnak. Ezt h\u00edvj\u00e1k <\/span>\u201ecenz\u00far\u00e1z\u00e1snak<\/b>\u201d. Az ilyen hi\u00e1nyos adatok azonban kih\u00edv\u00e1st jelentenek a mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1n (MI) alapul\u00f3 el\u0151rejelz\u0151 modellek sz\u00e1m\u00e1ra,\u00a0 mert ezeknek a modelleknek kezelni\u00fck kell a bizonytalans\u00e1got \u00e9s a hi\u00e1nyos inform\u00e1ci\u00f3t, hogy pontos \u00e9s megb\u00edzhat\u00f3 el\u0151rejelz\u00e9seket adhassanak. \u00c9ppen ez\u00e9rt fontosak azok a speci\u00e1lis m\u00f3dszerek \u00e9s tesztel\u00e9si elj\u00e1r\u00e1sok, amelyek seg\u00edtenek meg\u00e9rteni \u00e9s jav\u00edtani a modellek teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9t ilyen cenz\u00far\u00e1zott adatok eset\u00e9n.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

A tanulm\u00e1ny r\u00e1vil\u00e1g\u00edt arra, mennyire fontos, hogy az ilyen modellek fejleszt\u00e9sekor figyelembe vegy\u00fck a cenz\u00far\u00e1z\u00e1s hat\u00e1sait, ha val\u00f3di, klinikai adatokon szeretn\u00e9nk \u0151ket alkalmazni. <\/span><\/p>\n

M\u00f3dszer\u00fck \u00faj szabv\u00e1nyt ny\u00fajt a t\u00fal\u00e9l\u00e9si elemz\u00e9si modellek \u00e9rt\u00e9kel\u00e9s\u00e9hez, felt\u00e1rva a cenz\u00fara kritikus hat\u00e1s\u00e1t a modell teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9re. Ezek az eredm\u00e9nyek gyakorlati \u00fatmutat\u00e1st ny\u00fajtanak a klinikai alkalmaz\u00e1sokban a modellv\u00e1laszt\u00e1shoz \u00e9s -fejleszt\u00e9shez, hangs\u00falyozva a robusztus cenz\u00farakezel\u00e9si strat\u00e9gi\u00e1k fontoss\u00e1g\u00e1t.<\/span><\/p>\n

\n

A teljes cikk itt olvashat\u00f3:<\/span> Censoring Sensitivity Analysis for Benchmarking Survival Machine Learning Methods<\/b><\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

2025 febru\u00e1rj\u00e1ban a Sci nev\u0171 tudom\u00e1nyos foly\u00f3iratban megjelent cikk\u00fckben magyar kutat\u00f3k, k\u00f6zt\u00fck B\u00e1skay J\u00e1nos \u00e9s t\u00e9mavezet\u0151je, Dr. Pollner P\u00e9ter, valamint Dr. Jo\u00f3 Tam\u00e1s<\/a> – int\u00e9zet\u00fcnk szak\u00e9rt\u0151i – az Eg\u00e9szs\u00e9gbiztons\u00e1g Nemzeti Laborat\u00f3rium Adatvez\u00e9relt Eg\u00e9szs\u00e9g D\u00edvizi\u00f3<\/a> keret\u00e9ben v\u00e9gzett tanulm\u00e1nyukban a t\u00fal\u00e9l\u00e9si elemz\u00e9sekhez haszn\u00e1lt g\u00e9pi tanul\u00e1si modellek megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1g\u00e1t vizsg\u00e1lt\u00e1k, k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen akkor, amikor az adatok egy r\u00e9sze hi\u00e1nyos vagy „cenz\u00far\u00e1zott” \u2013 vagyis nem \u00e1ll rendelkez\u00e9sre a teljes t\u00fal\u00e9l\u00e9si …<\/p>\n","protected":false},"author":102350,"featured_media":25510,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[896,902,904,113,898,900],"class_list":["post-25508","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-hirek","tag-cenzura","tag-elemzes","tag-gepi-tanulasi-modell","tag-kutatas","tag-sci","tag-tuleles"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25508","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/users\/102350"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25508"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25508\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":25511,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25508\/revisions\/25511"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/media\/25510"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25508"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25508"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/emk\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25508"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}