46
проводить в этих группах профилактические курсы с 26-28 нед. срока беремен-
ности [58, 97, 104].
Направление и силу связи между явлениями определяли с помощью ко-
эффициента Спирмена, так как распределения явлений чаще было отличным от
нормального. Проанализированы медицинские данные с точки зрения их диа-
гностической ценности, т. е. сделана попытка определения признаков и симп-
томов, имеющих наибольший вес для диагноза.
Для оценки вероятности возникновения ПН при конкретном симптомо-
комплексе (факторе) применялась теорема Байеса; она же была положена в ос-
нову разработки модели диагностики ПН у беременных с ВБ.
P (S ∩ D)
P (S|D)= ------------------ , (1)
P (D)
Символ S обозначает любые сведения о пациенте в терминах симптомов,
признаков и диагностических тестов. Что мы обозначаем через S
,
будем назы-
вать термином «симптомы», понимая под этим комплекс симптомов, призна-
ков, лабораторных данных и т. д. Символ D обозначает заболевание.
Обозначение вида P(S|D) читается как: «Вероятность S при данном D».
Простые алгебраические преобразования уравнения (1) приводят к основной
формуле Байеса:
P(S|D) P(D)
P(D|S) = ----------------------------, (2)
P(S)
при условии, что величины P(D) и P(S) не равны нулю.
P(D|S)—конечная или апостериорная вероятность ПН при ВБ — представ-
ляет собой вероятность ПН, «условную» по отношению ко всем предыдущим
сведениям. P(S|D) формально есть вероятность того, что данные симптомы бу-
дут обнаружены, если ПН действительно имеет место. Эта величина выражает
существенность данных симптомов для обнаружения ПН. Получение значений
P(S|D) для каждого симптома и диагноза является важным шагом при исполь-
зовании теоремы Байеса в медицинской диагностике. В статистических прило-
жениях величину P(S|D) получают при помощи вычислений, основанных на так
