ӨКПЕНІҢ ҚАТЕРЛІ ІСІГІН АНЫҚТАУДА МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНУ

38 28

Аңдатпа

Аңдатпа

Қазіргі таңда жасанды интеллект көптеген салаларда кеңінен қолданылуда. Медицина саласында да жасанды интеллект кеңінен қолданыс тапқан. Бұл зерттеуде өкпенің қатерлі ісік ауруларын алдын ала болжау үшін машиналық оқыту модельдерін пайдаланылды. Зерттеуде өкпенің қатерлі ісігі ауруына шалдыққан науқастардың деректерінен тұратын деректер жиыны пайдаланылды. Өкпенің қатерлі ісігін ерте анықтауда машиналық оқыту модельдерінен K-Neighbor Classifier, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, Random Forest Classifier, Gradient Boosting Classifier, LGBM Classifier, және Support Vector Classifier қолданылды. Бұл модельдердің болжам дәлдіктері алынды, нәтижесінде SVM және Support Vector Classifier модельдері 99% жоғары көрсеткіш көрсетсе, K-Neighbor Classifier және Random Forest сияқты басқа да модельдер 87.39% - 94.96% аралығында жоғарғы нәтижелерге алынды. Нәтижелер көрсеткендей өкпенің қатерлі ісігін анықтауда машиналық оқыту модельдері жоғарғы нәтижелер көрсетіп, болашақта өкпенің қатерлі ісігін анықтауда және осы сала зерттеулеріне үлкен үлес қосты. Зерттеуде пайдаланылған деректер жиыны мен машиналық оқыту модельдері медицина саласында пайдалану барысында жоғарғы нәтижелер алынатыны дәлелденді.  Зерттеуде қарастырылған машиналық оқыту модельдерімен қоса болашақта терең оқыту модельдері пайдалану ұсынылды.