МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ДИАГНОСТИКЕ ЭНДОМЕТРИОЗА

Русинова Анастасия Константиновна

В данной статье рассматривается применение методов машинного обучения в диагностике эндометриоза, освещая текущее состояние исследований, их достижения и потенциальные направления для дальнейшей работы. Эндометриоз — это хроническое заболевание, сопровождающееся значительной заболеваемостью и ухудшением качества жизни женщин. Традиционные методы диагностики, включая визуализацию и инвазивные процедуры, имеют свои ограничения, что подчеркивает необходимость внедрения современных технологий. Обсуждаются основные алгоритмы машинного обучения, применяемые для анализа медицинских данных, включая методы классификации, регрессии и кластеризации. Выявлены факторы, способствующие успешной диагностики эндометриоза, такие как объем и качество данных, а также подходы к обработке и анализу информации. В заключение отмечается, что машинное обучение может существенно улучшить точность диагностики эндометриоза, однако для достижения клинической практики необходимо больше клинических испытаний и стандартов.

Ключевые слова:эндометриоз, машинное обучение, диагностика, неинвазивная диагностика, алгоритмы, медицинские данные, хроническое заболевание