Qaraciyər xərçənginin proqnozlaşdırılmasında maşın təlimi alqoritmlərinin tətbiqi məsələləri araşdırılıb

ETN İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunda keçirilən növbəti şöbə seminarında institutun doktorantı Lalə Qarayeva “Hepatosellülar karsinomanın proqnozlaşdırılması üçün maşın təlimi alqoritmlərinin tətbiqi” mövzusunda məruzə ilə çıxış edib.

Məruzəçi qeyd edib ki, Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatının məlumatına əsasən, dünyada 14 milyondan çox insan xərçəng xəstəliyindən əziyyət çəkir. Ölüm göstəricilərinə görə ikinci yerdə dayanan qaraciyər xərçənginin 80%-ni hepatosellülar karsinoma (HSK) təşkil edir. O, bildirib ki, bu xəstəlik erkən diaqnostika aparıldıqda daha effektiv şəkildə müalicə oluna bilər.

L.Qarayeva HSK-nın diaqnozu və proqnozlaşdırılması zamanı çoxsaylı, strukturlaşdırılmamış göstəricilərin həkim səhvlərinə səbəb olma ehtimalına diqqət çəkərək bu problemin tibbi qərarların qəbulunu dəstəkləyən intellektual sistemlərin yaradılmasını zəruri etdiyini söyləyib: “Belə sistemlərin qurulmasında maşın təlimi (machine learning) və dərin təlim (deep learning) metodlarının tətbiqi mühüm rol oynayır”.

Məruzəçi diqqətə çatdırıb ki, tədqiqat çərçivəsində Portuqaliya Universiteti Xəstəxanasında HSK-dan əziyyət çəkən 204 xəstənin məlumatları əsasında formalaşdırılmış Kaggle HCC Dataset bazası seçilmiş və verilənlərdəki kliniki əlamətlər analiz olunmuşdur. Hədəf sinfi xəstələrin birillik nəticələrinə əsasən, “ölən” və “yaşayan” kimi ikili təsniflə aparılmışdır.

O, qeyd edib ki, tədqiqat mənbəyi kimi seçilmiş Azərbaycan Tibb Universiteti və Türkiyənin Malatya İnönü Universitetinin Qaraciyər Nəqli İnstitutunun birgə əməkdaşlığı nəticəsində yaradılmış milli HSK üzrə kliniki xəstələr haqqında verilənlər bazasında məlumat boşluqlarının doldurulması üçün MICE (Multiple Imputation by Chained Equations) metodu tətbiq edilmişdir. Bu metodun üstünlükləri natamam məlumatlarla işləmə qabiliyyəti, verilənlərdəki təbii dəyişkənliyi qoruması və daha etibarlı nəticələr əldə etməsi ilə əsaslandırılmışdır.

L.Qarayeva çıxışının sonunda yaradılmış yeni modelin real klinik məlumatlar əsasında xəstələrin vəziyyətinin proqnozlaşdırılmasına imkan verdiyini diqqətə çatdırıb.

Məruzə ətrafında fikir mübadiləsi aparılıb, suallar cavablandırılıb.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.