БАГАТОФАКТОРНИЙ РЕГРЕСІЙНИЙ АНАЛІЗ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ КАРДІОЛОГІЧНОГО ДІАГНОЗУ НА ОСНОВІ ФУНКЦІЇ АМПЛІТУДНОЇ ВАРІАБЕЛЬНОСТІ - Сверстюк, А. С.; Мосій, Л. Є. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Запропоновано багатофакторну регресійну модель для автоматичного прогнозування кардіологічного діагнозу на основі статистичних характеристик функції амплітудної варіабельності електрокардіосигналів. Модель використовує сім статистично значущих предикторів (середнє арифметичне, медіану, моду, стандартне відхилення, вибіркову дисперсію, ексцес та асиметрію), виділених методом покрокової регресії з прямим відбором змінних з початкового набору 13 показників. Критерієм включення предикторів встановлено рівень значущості p < 0,05. У моделі для прогнозування кардіологічного діагнозу на основі функції амплітудної варіабельності враховані вагові коефіцієнти кожного предиктора, визначені методом найменших квадратів. Найбільший внесок у формування діагностичного висновку мають показники центральної тенденції (β = 201,78 для середнього та β = 68,69 для медіани). Модель забезпечує ефективну диференціацію між трьома клінічними станами: умовною нормою, порушеннями ритму серця у вигляді екстрасистолії та морфологічними патологіями проведення збудження, представленими неповною блокадою лівої ніжки пучка Гіса, з коефіцієнтом детермінації Нейджелкерка R² = 0,991. Для норми характерні мінімальні значення амплітудної варіабельності (математичне сподівання 0,00003…0,00064 мВ), тоді як у разі екстрасистолії спостерігається зростання на декілька порядків. Валідація моделі на репрезентативній вибірці з 204 електрокардіосигналів (102 норма, 51 екстрасистолія, 51 блокада) підтвердила її високу статистичну значущість (F-критерій Фішера 953,93, p < 0,001) та відповідність основним припущенням регресійного аналізу. Аналіз залишкових відхилень продемонстрував їхній нормальний розподіл та гомоскедастичність, що свідчить про адекватність моделі. Запропонований підхід поєднує переваги високої інтерпретованості класичних статистичних методів з інноваційним використанням функції амплітудної варіабельності для комплексного аналізу морфологічних і ритмічних ознак кардіосигналів. Практичне значення полягає у створенні математичного інструментарію для автоматизованих систем діагностики серцево-судинних захворювань та систем підтримки ухвалення клінічних рішень.