Дослідження ансамблювання моделей machine learning в медичній діагностиці - Панфьорова, Ірина Юріївна; Буцька, Анастасія Сергіївна (Автоматизовані системи управління та прилади автоматики, 2023)
Розглядається процес використання моделей машинного навчання (machine learning – ML) для постановки медичного діагнозу, що має велике значення в сучасній медицині. Стаття зосереджується на використанні ансамблювання моделей ML, в якому беруть участь згорткові нейронні мережі (CNN), моделі машини векторів підтримки (SVM) та рекурентні мережі з довготривалою короткостроковою пам’яттю (LSTM). Ефективність цих методів порівнюється як індивідуально так і у ансамблевому підході у контексті покращення точності медичної діагностики. Незважаючи на те, що численні дослідження, які були розглянуті у статті, поєднували в собі кілька моделей одночасно для покращення точності прогнозування, тема дослідження ансамблювання моделей machine learning в медичній діагностиці лишається актуальною. У попередніх дослідженнях було запропоновано широкий спектр моделей ML для аналізу електронних медичних записів. Більшість робіт використовували k-середні, KNN і SVM. Результати дослідження свідчать, що використання ансамблевої моделі, яка комбінує вище зазначені методи ML, призводить до підвищення точності діагнозу. Навіть якщо окремі методи ML можуть бути ефективними в обраних областях, їх комбінування в інтегровану структуру дозволяє уникнути обмежень, які можуть виникнути при використанні лише одного методу. Обговорюються переваги та недоліки обраної ансамблевої моделі. Основна перевага полягає в підвищенні точності медичного діагнозу, що може призвести до раннього виявлення захворювань і, отже, покращити результати лікування. З іншого боку, недоліками можуть бути складність розробки та налаштування ансамблевого підходу, а також вимоги до обчислювальних ресурсів. Необхідно зазначити, що отримані результати свідчать про те, що поєднання різних моделей може істотно покращити якість діагностування захворювань. Це важливий внесок у розвиток медичної сфери, оскільки може сприяти ранньому виявленню та ефективному лікуванню різних патологій.