Етапи обробки медичних даних для розв'язання задач алгоритмами машинного навчання

Abstract

У роботі висвітлено актуальність і перспективи застосування машинного навчання для обробки медичних даних. Розглянуто різноманіття джерел та форматів інформації, а також описано ключові алгоритми машинного навчання. Окрему увагу приділено попередній обробці та підготовці даних, що відіграє вирішальну роль у забезпеченні точності, надійності й етичності побудованих моделей. Результати роботи демонструють важливість мультидисциплінарного підходу, в якому поєднуються зусилля фахівців із медицини, технічних спеціалістів і дослідників із питань конфіденційності, з метою підвищення ефективності діагностики та лікування в сучасній охороні здоров’я. The paper highlights the relevance and prospects of machine learning for medical data processing. The article discusses the variety of sources and formats of information and describes key machine learning algorithms. Particular attention is paid to data pre-processing and preparation, which plays a crucial role in ensuring the accuracy, reliability, and ethics of the built models. The results of the work demonstrate the importance of a multidisciplinary approach that combines the efforts of medical professionals, technical specialists, and privacy researchers to improve the efficiency of diagnosis and treatment in modern healthcare.