Интегративное обучение индивидуализированных правил лечения на основе нескольких исследований с частично пересекающимися методами лечения

В статье предлагается метод интегративного обучения, который объединяет данные нескольких рандомизированных контролируемых исследований для построения индивидуализированных правил лечения. Метод решает проблему, когда исследования имеют общий препарат сравнения, но различаются по альтернативным методам лечения. Подход использует регуляризованную взвешенную функцию риска ошибочной классификации и адаптивно определяет вклад каждого исследования. Эффективность метода продемонстрирована на данных двух крупных исследований депрессии с общим препаратом — селективным ингибитором обратного захвата серотонина.