On probabilities of missed target and false alarm іn medical decision-making systems

• Опубліковано в: : Проблемы управления и информатики
• Дата: 2022
• Автор: Fainzilberg, L.
• Формат: Стаття
• Мова: Англійська
• Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2022
• Теми: Методи обробки та захисту інформації
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210919
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: On probabilities of missed target and false alarm іn medical decision-making systems / L. Fainzilberg // Проблеми керування та інформатики. — 2022. — № 6. — С. 43–53. — Бібліогр.: 18 назв. — англ.

Binary classifiers are widely used to solve a range of applied problems, including medical diagnostics. The effectiveness of such systems is characterized by target miss and false alarm errors. Since the probability of a target miss error increases as the probability of a false alarm error decreases, and vice versa, system tuning involves a trade-off between these errors. The Neyman-Pearson strategy is often used to build diagnostic algorithms under prior uncertainty, which aims to minimize the probability of a target miss error while imposing a constraint on the probability of a false alarm error. To address the formal selection of acceptable constraints, conditions of diagnostic algorithm utility are formulated. Based on these conditions, acceptable limits for the probabilities of target miss and false alarm errors are determined. The threshold values of disease prevalence are defined, beyond which the diagnostic algorithm with known operational characteristics remains useful in terms of reducing average losses. Бінарні класифікатори широко використовують для вирішення низки прикладних задач, зокрема, задач медичної діагностики. Ефективність таких систем характеризують помилки пропущення цілі та хибної тривоги. Оскільки зі зменшенням ймовірності помилки пропуску цілі збільшується ймовірність помилки хибної тривоги та навпаки, налаштування систем передбачає певний компроміс між зазначеними помилками. Для побудови алгоритму діагностики в умовах апріорної невизначеності часто використовують стратегію Неймана–Пірсона, яка передбачає мінімізацію ймовірності помилки пропуску цілі при заданому обмеженні на ймовірність помилки хибної тривоги. Для дослідження питання формального вибору прийнятних обмежень сформульовані умови корисності діагностичного алгоритму. На основі цих умов визначено допустимі межі ймовірностей помилок пропуску цілі та хибної тривоги. Визначено граничні значення розповсюдженості захворювань, для яких діагностичний алгоритм з відомими операційними характеристиками залишається корисним з погляду зменшення середніх втрат.