ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В МЕДИЦИНЕ

Abstract

  АННОТАЦИЯ: В данной статье рассматриваются подходы машинного 
обучения,  используемые  в  медицинской  практике  для  предсказания  острых 
заболеваний,  включая  онкологические  болезни.  Оценены  различные  модели, 
такие как сверточные нейронные сети (CNN), генеративные состязательные сети 
(GAN), искусственные нейронные сети (ANN) и другие алгоритмы. Результаты 
сравнительного  анализа  показали,  что  CNN  обладают  наивысшей  точностью, 
что  делает  их  наиболее  подходящими  для  диагностики  и  предсказания  рака. 
Акцентируется внимание на значимости комбинирования различных методов, 
что способствует повышению точности медицинских прогнозов.