ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ АРХИТЕКТОР: АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ПОКРЫТИЯ ВАЛИДНОСТИ В МОДЕЛЯХ КЛИНИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Опубликована: 2026-04-18
Аннотация
Методологические дефициты аналитических конвейеров в биомедицинских исследованиях — нарушения соотношения событий на переменную (EPV), неадекватная обработка пропущенных данных, систематическое отсутствие оценки калибровки — идентифицированы как структурный детерминант кризиса воспроизводимости. Wynants et al. (2020) выявили высокий риск смещения в 94% из 232 прогностических моделей COVID-19, преимущественно вследствие ошибок проектирования аналитического конвейера. Существующие системы AutoML оптимизируют предсказательную производительность, оставляя угрозы методологической валидности неадресованными.
Список литературы
Об авторах
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.