Обоснование актуальности проекта, связанной с распространёнными ошибками в интерпретации медицинских тестов. В пункте будут раскрыты проблема, цель, задачи, целевая аудитория, предполагаемый продукт и практическая значимость исследования.

Объяснение понятий условной вероятности, распространённости заболевания, чувствительности, специфичности, ложноположительного и ложноотрицательного результата. Будет показано, как эти характеристики связаны между собой и используются для оценки качества диагностики.

Краткий обзор развития идей Байеса и их перехода из теории вероятностей в медицинскую статистику. Будет рассмотрено современное значение вероятностного анализа, цифровых сервисов и доказательного подхода при оценке результатов диагностических тестов.

Анализ медицинских калькуляторов, таблиц сопряжённости, образовательных презентаций и интерактивных материалов, объясняющих формулу Байеса. Будут определены их сильные и слабые стороны, а также требования к понятному и достоверному итоговому продукту.

Описание концепции исследовательской презентации или интерактивного расчётного материала. Будут определены структура продукта, набор формул, сценарии расчётов, требования к наглядности, точности, доступности языка, корректности медицинских оговорок и удобству самостоятельного использования.

Представление календарного плана создания продукта: поиск источников, выбор примеров, разработка математической модели, выполнение расчётов, подготовка таблиц и графиков, оформление материалов и проверка результата. Будут указаны роли участников, программные инструменты и необходимые ресурсы.

Пошаговое описание создания продукта: формулировка модели, запись формулы Байеса, подготовка исходных данных, построение таблиц для положительных и отрицательных результатов, расчёт вероятностей, разработка схем и диаграмм, объединение материалов в презентацию или интерактивный расчётный модуль.

Описание проверки готового материала на целевой аудитории с помощью учебных примеров и небольшого тестирования. Будет оценено, понимают ли пользователи различия между чувствительностью, специфичностью и вероятностью болезни после результата теста, а также насколько удобно пользоваться расчётным алгоритмом.

Представление полученных результатов расчётов для различных уровней распространённости заболеваний и характеристик тестов. Будут зафиксированы обнаруженные ошибки и трудности, описаны внесённые исправления, оценены наглядность, точность, практическая полезность и соответствие продукта поставленным требованиям.

Обобщение результатов проекта и подтверждение того, что формула Байеса помогает правильно оценивать вероятность заболевания после положительного или отрицательного теста. Будут сформулированы практические рекомендации по интерпретации анализов и обозначены границы применения созданной модели.

Перечень использованных учебников, научно-популярных и научных публикаций, официальных медицинских материалов, статистических баз данных и электронных ресурсов. Источники будут оформлены единообразно и позволят проверить математические расчёты, медицинские сведения и обоснованность выводов.