Создание программы для предсказания вероятности рецидива рака щитовидной железы методами машинного обучения

Abstract

Аннотация. Несмотря на высокие показатели выживаемости при раннем обнаружении и адекватном лечении, проблема рецидива рака щитовидной железы остается актуальной и требует особого внимания. Рецидив заболевания может произойти даже после успешного лечения, что делает необходимым регулярное наблюдение за пациентами. Однако предсказание рецидива на основе клинических показателей представляет собой сложную задачу для медицины в целом. В связи с вышеописанными трудностями возникает необходимость в разработке автоматизированной модели предсказания рецидива рака щитовидной железы. Использование методов машинного обучения позволяет анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности между различными клиническими показателями и вероятностью рецидива.

Abstract. Despite high survival rates with early detection and adequate treatment, the problem of recurrence of thyroid cancer remains relevant and requires special attention. Recurrence can occur even after successful treatment, making regular follow-up of patients essential. However, predicting relapse based on clinical parameters is challenging for medicine in general. Due to the above difficulties, there is a need to develop an automated model for predicting thyroid cancer recurrence. The use of machine learning methods allows analyzing large amounts of data and identifying hidden patterns between various clinical parameters and the probability of recurrence.