Показать сокращенную информацию
Прогнозирование течения онкологического заболевания с использованием методов машинного обучения
Using machine learning methods to predict the course of cancer
| dc.contributor.author | Шепетько, М. Н. | |
| dc.contributor.author | Карапетян, Г. М. | |
| dc.contributor.author | Ермаков, В. В. | |
| dc.contributor.author | Косик, И. И. | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-16T08:57:45Z | |
| dc.date.available | 2025-04-16T08:57:45Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.uri | https://rep.bsmu.by/handle/BSMU/48371 | |
| dc.description | Прогнозирование течения онкологического заболевания с использованием методов машинного обучения / М. Н. Шепетько, Г. М. Карапетян, В. В. Ермаков, И. И. Косик // Инновации в образовании : материалы XIV междунар. учеб.-метод. конф., Краснодар, 11 апр. 2024 г. / Кубан. гос. мед. ун-т Минздрава России ; редкол.: Т. В. Гайворонская [и др.]. – Краснодар, 2024. – C. 548–557. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=678794885). | ru_RU |
| dc.description.abstract | Аннотация: совершенствование клинических протоколов, применяемых при лечении онкологических пациентов, в значительной степени зависит от повышения точности прогноза за счёт его большей персонификации. Предлагается вариант метода персонифицированного прогнозирования течения рака лёгкого, основанный на возможностях модели с машинным обучением. Для создания модели использовался алгоритм «классификатор деревьев» с применением градиентного спуска библиотеки CatBoost. Чувствительность метода 78,8%, специфичность 88,8%. | ru_RU |
| dc.description.abstract | Abstract. Improving clinical protocols used for treating cancer patients largely depends on increasing the accuracy of prognosis by making it more personalized. A variant of a personalized method for predicting the course of lung cancer is proposed, based on the capabilities of a machine learning model. The “tree classifier” algorithm with gradient descent from the CatBoost library was used to create the model. The sensitivity of the method is 78,8%, the specificity is 88,8%. | |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.title | Прогнозирование течения онкологического заболевания с использованием методов машинного обучения | ru_RU |
| dc.title | Using machine learning methods to predict the course of cancer | |
| dc.type | Article | ru_RU |
