Изменения
→Диагностика по изображению
Для решения таких задач чаще всего используют [[глубокое обучение]]. Такие модели на вход получают картинку с рентгенологическим или ультразвуковым исследованием пациента и по ним предсказывают наличие болезни. Обычно внутри таких моделей-классификаторов лежат [[сверточные нейронные сети]], а иногда к ним добавляются [[механизм внимания]]. За основу берутся state-of-the-art модели в области сверточных нейронных сетей, такие как GoogleLeNet<ref>[https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ru//pubs/archive/43022.pdf Szegedy et al., Going Deeper with Convolutions, 2015. GoogLeNet.]</ref>, при этом точность предсказаний превышает 90%. Такие модели учатся на размеченных тренировочных наборах данных, поэтому их можно отнести к обучению с учителем. Большое распространение такие классификаторы получили в предсказании злокачественности новообразований, классификации заболеваний легких, подборе дозы контраста при проведении МРТ.
Кроме того, есть и другое применение. Многие модели учатся не только определять, есть ли опухоль на данном образце, но и локализировать ее положение. Таким образмобразом, получается задача необходимо решить задачу сегментации изображения, то есть выделения каких-то ее наиболее важных частей. Технически задача не сильно отличается от предыдущей и решается все теми же сверточными нейронными сетями.
===Применения===
