Машинное обучение в медицине — набор методов, позволяющих принимать оптимальные диагностические решения, основываясь на анализе больших массивов данных. Например, в случае с классификацией добро- и злокачественных опухолей. В предыдущей статье мы поработали с линейной регрессией. Но задача дифференцировки опухолей имеет и другие способы решения.

Можно выделить ключевые признаки для каждого диагноза и на их основании относить образец к тому или иному типу. Простое и эффективное решение задачи классификации — метод k-ближайших соседей, который мы разберем в новой статье из цикла, посвященному машинному обучению в медицине.

Практическое решение кейса дифференцировки опухолей молочной железы уже на сайте!

#онкология #it #медицинская_кибернетика #медицина #медач #medach #нейросети #ии