Изменения

[[Файл:Gene expression based cnn.jpg|400px|thumb|Примеры архитектур сверточных сетей, предсказывающих вероятность рака по экспрессии генов. Источник: https://bmcmedgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12920-020-0677-2]]Многие модели ориентируются на данные экспрессии генов <ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F_%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%BE%D0%B2 Википедия: Экспрессия генов]</ref> (в широком смысле {{---}} процесс получения белка из последовательности ДНК). Известно, что от количества белков напрямую зависит возможность клеток становиться раковыми, а также порождать любые другие заболевания. Совокупность изменений в большом количестве различных белков может приводить к заболеванию. Именно поэтому модели персонализированной медицины основываются на данных экспрессии. Часто в качестве основы используют сверточные нейронные сети, располагая гены, отвечающие за похожие по своей функции белки рядом друг с другом.

Другая задача {{---}} предсказать, заболеет ли человек в будущем. Для этого часто используется электронная медицинская карта пациента, и на вход сети подаются данные о пациенте, результаты исследований, его генеалогическое древо и другая медицинская информация. Основываясь на полученных данных, модель должна предсказать вероятность того, что человек может заболеть каждым из приведенного набора болезней. Если вероятность хотя бы по одному из маркеров превышает некоторое значение {{---}} такая модель рекомендует пациенту обратиться к специалистуи относит его в группу высокого риска по этому параметру. В свою очередь специалист может подтвердить или же опровергнуть опасения модели, отдавая ей результат {{---}} права модель или нет. Таким образом, мы получаем обучение с подкреплением. В таких задачах часто используют [[метод опорных векторов]] или [[нейронные сети]].