Автоассоциативные нейронные сети в задаче классификации с усеченным множеством

Рассматривается модель оценки риска неблагоприятного клинического исхода. Предлагается применение метода обучения без учителя для задачи бинарной классификации с обучающим множеством, имеющим единственный ответ. Под усеченным множеством понимается не только малое количество примеров одного из случаев (благоприятного или неблагоприятного), но и данные полученные после очистки исходной таблицы. Некоторые результаты применения данной модели представлены в совместном исследовании [1], выполненном сотрудниками Национального медицинского исследовательского центра терапии и профилактической медицины МЗ РФ и механико-математического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова.