03913ntm a22004937i 4500 000729960 CZ-PrVSE 20260301115329.0 m d cr n|||||||||| 260301s2025 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Karel, Tomáš vse2015858033 dis Bayesian Models for Evaluating the Results of Binary Diagnostic Tests eng Bayesovské modely pro vyhodnocení výsledků binárních diagnostických testů / Tomáš Karel 2025 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Habilitační práce (doc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 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 Způsob přístupu: Internet hierarchický bayesovský model posteriorní simulace prediktivních hodnot bayesovské modelování antigenní RAT testy , ths Picek, Jan opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/91465/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/91465 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/91465/posudek/oponent/88640 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/91465/posudek/oponent/88641 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/91465/posudek/oponent/88642 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/91465/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse91465 260227 91465