DOI

Постановка диагноза по туберкулезу в случае отсутствия бактериовыделения является сложной и неоднозначной задачей даже для фтизиатров с большим стажем. В данной статье исследуются 139 входных параметров, учитываемых при постановке диагноза о наличии туберкулеза. Оперировать таким количеством признаков при постановке диагноза сложно даже профессионалам. Поэтому в ходе человеко-машинной процедуры делается оценка информативности признаков и их количество снижается до 62. После этого профессиональные фтизиатры разбивают их на шесть групп исходя из собственного опыта и нормативных требований. По каждой группе решаются задачи классификации семью классическими методами машинного обучения. Результаты разбиения на группы и метрики качества различных методов приведены в таблицах. Статья представляет интерес как для профессиональных фтизиатров, так и специалистов по машинному обучению.
Переведенное названиеTUBERCULOSIS DIAGNOSIS WITHOUT BACTERIAL EXCRETION USING CLASSICAL METHODS OF MACHINE LEARNING
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)52-62
Число страниц11
ЖурналПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии
Номер выпуска4 (64)
DOI
СостояниеОпубликовано - 2023

    Уровень публикации

  • Перечень ВАК

ID: 52397442