174
правки
Изменения
Нет описания правки
В диагностике заболеваний есть большое количество задач, которые можно решить при помощи машинного обучения. В основном задача любой модели сводится к предсказанию, болен ли человек сейчас.
В задаче предсказания наличия болезни используются чаще всего 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<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.
===Применения===
