Bayesovské modely pro vyhodnocení výsledků binárních diagnostických testů - Karel, Tomáš (2025)
Pandemie infekčního onemocnění COVID-19 představovala bezprecedentní výzvu pro globální zdravotnické systémy. Zavedení rychlých antigenních testů (RAT) bylo klíčové pro omezení šíření viru, avšak jejich skutečná přesnost a spolehlivost mnohdy neodpovídaly údajům uváděným výrobci. Tato práce je zaměřena na aplikaci bayesovského přístupu při interpretaci výsledků antigenních testů s cílem explicitně zobrazit a redukovat nejistotu v diagnostickém procesu pomocí využití informativních apriorních nastavení parametrů a bayesovského hierarchického modelu, který integruje klinický a epidemiologický kontext v po-době symptomatologie a indikace. Metodologie zahrnuje simulační metody pro generování posteriorních rozdělení prediktivních hodnot a využití beta rozdělení pro modelování senzitivity, specificity a prevalence. Hierarchický bayesovský model umožňuje integraci nejistoty na více úrovních, což poskytuje hlubší vhled do pravděpodobnosti výskytu onemocnění u testované osoby. Výsledky ukazují, že použití informativních priorů a hierarchického modelu významně zlepšuje přesnost odhadů a výrazně snižuje nejistotu v diagnostických závěrech. Vyvinutá praktická aplikace pro klinické rozhodování umožňuje zdravotnickým pracovníkům interaktivně využívat tento model, podporuje vyšší přesnost a informativnost rozhodnutí a snižuje riziko chybných diagnostických závěrů v porovnání se současným stavem (neinformativní apriorní nastavení parametrů). Práce přispívá k lepšímu pochopení významu integrace klinického a epidemiologického kontextu do diagnostického procesu a ukazuje, jak bayesovský přístup může zlepšit kvalitu a účinnost diagnostických metod. Navržené modely mají potenciál být aplikovány i na další diagnostické nástroje a klinické situace, což přispívá k lepší připravenosti na budoucí epidemie a zvy