Короткий опис(реферат):
Метою дослідження було порівняти точність постановки діагнозу нейромережею зі встановленим лікарями
захворюванням, а також протестувати поточний метод обстеження на здорових людях. У процесі дослідження
було використано теоретичні методи, діагностичні, емпіричні, методи математичної статистики та глибокого
машинного навчання. Розроблена модель досягла високого рівня продуктивності, чутливість методу становила 99 %.
Пропоноване авторами дослідження забезпечує досить точне розпізнавання досліджуваних хвороб легень за звуками
легень. Це дослідження демонструє позитивні результати машинного навчання на обмеженій вибірці.
Суть розробки, основні результати:
Панаскін, Д. Машинне навчання в діагностиці захворювань легеневої системи / Д. Панаскін, Є. Білоконь, Д. Бабко // Технічні науки та технології. - 2022. - № 2 (28). - С. 76-87.