СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ВЫЯВЛЕНИЯ РАКА КОЖИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МУЛЬТИМОДАЛЬНОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ ДАННЫХ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА - Ashimgaliev, M.; Dyussekeyev, K.; Turymbetov, T.; Zhumadillayeva, A. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2024)
Рак остается ведущей причиной смертности во всем мире, что обусловливает необходимость постоянного совершенствования методов раннего выявления и лечения. Глубокое обучение, являющееся частью искусственного интеллекта, стало революционным инструментом в анализе медицинских изображений, значительно улучшающим диагностику рака. В этом исследовании рассматриваются различные методы, используемые в диагностике рака легких, включая медицинскую визуализацию (например, радиологию, патологию), геномику и клинические данные, с учетом специфических задач в каждой области. Предлагаемая мультимодальная нейронная сеть Fusion Deep Neural Network (MFDNN) эффективно объединяет эти разнообразные источники данных для повышения точности диагностики. Кроме того, в ней особое внимание уделяется интеграции клинических данных и электронных медицинских карт, что демонстрирует ценность мультимодальных подходов для повышения надежности диагностики рака легких. Также обсуждаются этические соображения, связанные с ИИ в клинических условиях, наряду с необходимостью валидации и нормативных рекомендаций.