פרויקט מחקר זה עסק בבעיות סטטיסטיות העולות במגוון תחומים, ובהם ביו-סטטיסטיקה, אפידמיולוגיה (חקר מחלות), ביולוגיה והנדסה. בפרט, חקרנו בעיות הקשורות למחלות מידבקות ולשימוש בסמנים ביולוגיים באבחון רפואי. לדוגמה, פיתחנו שיטת למידה סטטיסטית המאפשרת לקבץ נתונים על החולים בתחלואה-דמוית-שפעת לפי קבוצות גיל, באופן מדעי ואובייקטיבי. ("תחלואה-דמוית-שפעת" היא הגדרה המשמשת רופאים כדי לציין תסמינים אופייניים לשפעת, כגון חום, עייפות, שיעול ועוד – בהיעדר אפשרות לאבחן שפעת בוודאות במרפאה, ללא בדיקת מעבדה.) שיטת הלמידה הסטטיסטית שפיתחנו מאפשרת אפוא לקבץ נתונים על חולים אלה לפי קבוצות גיל, ולאמוד מדדים חשובים כמו קצב הדבקה בתוך קבוצות הגיל וביניהן. פיתחנו את המסגרת הסטטיסטית התיאורטית המתאימה לניתוח התוצאות המתקבלות, והדגמנו את יעילותה בהדמיות מחשב רחבות וכן על נתוני תחלואה-דמוית-שפעת בישראל. לאחר שארגנו את הנתונים לפי קבוצות גיל, פיתחנו שיטה נוספת המאפשרת הערכה של פרמטרים ביולוגיים ואפידמיולוגיים וכן הערכה כמותית של אי-הוודאות הסטטיסטית בהערכות המתקבלות, על ידי התאמת מודל מתמטי מורכב לנתונים. תחום נוסף שחקרנו הוא שימוש בסמנים ביולוגיים באבחון רפואי. לבדיקות אבחון (דיאגנוזה) יש תפקיד מפתח ברפואה. הן קובעות אילו בדיקות וטיפולים ייערכו לחולה, ולפיכך יש להן השפעה רבה על הצלחת הטיפול. אחד הכלים המרכזיים בבחינת היעילות של בדיקות אבחון הוא עקומות ROC והאינדקסים הקשורים אליהן; עקומות ROC ממלאות גם תפקיד חשוב בתחום למידת מכונה. אנו פיתחנו שיטות המאפשרות כימות של אי-הוודאות הסטטיסטית בהערכה של סמנים ביולוגיים. השיטות הסטטיסטיות שפיתחנו מסייעות בקבלת החלטות מבוססות-נתונים ברפואה בכלל וברפואה הציבורית בפרט. בנוסף, חקרנו מאפיינים תיאורטיים חשובים של השיטות שפיתחנו, כדי לאפשר הערכה מדעית מושכלת של השיטות החדשות.