Изменения

В диагностике заболеваний есть большое количество задач, которые можно решить при помощи машинного обучения. Если кратко, то задача любой модели {{---}} предсказать, болен ли человек сейчас и заболеет ли в будущем.

В задаче предсказания наличия болезни у человека используются чаще всего глубочкие глубокие нейронные сети, которые на вход получают картинку с рентгенологическим или ультразвуковым исследованием пациента и по ним предсказывают наличие болезни. Большое распространение такой подход получил в задаче предсказания злокачественности опухоли. За основу часто берут GoogleLeNet, при этом точность предсказаний превышает 90%. Поскольку точность предсказаний у таких моделей достаточно высока, их стали сключать в УЗИ-аппараты с целью помочь врачу, проводящему исследвание быстрее и точнее определить местоположение и злокачественность опухоли. Другая задача {{---}} предсказать, заболеет ли человек в будущем. Для этого часто используется медицинская карта пациента, и на вход сети подаются данные о пациенте, результаты исследований, его неиалогическое древо и другая медицинская информация. Основываясь на полученных данных, модель должна предсказать вероятность того, что человек может заболеть чем-либо.