1ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет», г. Новосибирск, Российская Федерация 2ГБУЗ НСО «Детская клиническая больница №1», г. Новосибирск, Российская Федерация Аннотация: Рассмотрен ROC-анализ при применении бинарного классификатора. <...> Продемонстрирована оценка предсказательной способности на примере двух шкал полиорганной недостаточности у новорожденных с хирургической патологией. <...> В исследование были проанализированны динамические показатели шкал полиорганной недостаточности у 77 новорожденных с экстренной абдоминальной патологией. <...> Проведена сравнительная оценка полученных результатов с имеющимися данными в литературе. <...> Введение: ROC-анализ (Receiver Operator Characteristic) является полезным классическим алгоритмом для решения вопросов классификации и определения предсказательной способности теста [1; 2; 3]. <...> Данный метод позволяет объективно оценить диагностическую значимость тестирования, провести сравнительную оценку нескольких тестов, в том числе и разнородных, определить индивидуальные критерии каждого интерпретатора. ROC-кривая часто используется для представления результатов бинарной классификации [3; 4; 5]. ROC-кривая показывает зависимость количества верно классифицированных положительных примеров (истинно положительного множества) от количества неверно классифицированных отрицательных примеров (ложноотрицательного множества). <...> Cравнение двух и более тестов проводится с учетом площади под кривыми (AUC). <...> С допущениями можно считать, что чем ближе показатель AUC к 1,0, тем лучшей прогностической силой обладает модель. <...> Цель работы: на примере конкретной модели показать диагностическую и практическую ценность ROC-анализа в группе новорожденных с хирургической патологией. <...> Было проведено обсервационное исследование эффективности тестируемой шкалы с эталонной (проверенной на валидность и общепризнанной) в группе новорожденных с хирургической патологией органов <...>