РАЗРАБОТКА ВЕБ-ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ
Ключевые слова:
рак молочной железы, искусственный интеллект, машинное обучение, алгоритм диагностики, оптимизация, веб-платформаАннотация
В данной научной работе рассматривается задача раннего выявления рака молочной железы с использованием подхода на основе искусственного интеллекта. Разработана веб-платформа «Smart Diagnosis», которая анализирует медицинские параметры и анкетные данные пользователей для проведения диагностики. Алгоритм диагностики основан на методах машинного обучения, оптимальном выборе признаков и минимизации ошибок классификации. Платформа обрабатывает введённые пользователем данные, генерирует вероятные результаты диагностики и поддерживает принятие медицинских решений. Практические аспекты системы, моделированные алгоритмы, точность диагностики и интеграция с веб-интерфейсом подробно проанализированы. Результаты исследования показывают, что предложенная система позволяет с высокой точностью выявлять рак молочной железы на ранней стадии и имеет большое практическое значение в современной медицине.
Библиографические ссылки
Хайдаров, Ш. И. (2025). Постановка задачи оптимизации, основанной на минимизации ошибок диагностики. Современные инновации, системы и технологии-Modern Innovations, Systems and Technologies, 5(1), 2010-2016.
Nishanov, A., Mamajanov, R., Xaydarov, S., & Mengturayev, F. (2025). Saraton kasalliklarini erta aniqlashning muhimligi va zamonavaiy texnologiyalarga asoslangan usul va algoritmlari. Digital transformation and artificial intelligence, 3(1), 110-117.
Khasanovich, N. A., Yakubjanovich, M. R., o‘g‘li, x. S. I., Ziyatovich, m. F., & raxmonovich, y. R. (2025). Sut bezi saratoni diagnostikasining matematik modellari. Al-farg’oniy avlodlari, 1(1), 6-14.
Nishanova, Y. X., Ibroximova, F. J., & Musulmonov, Sh. R. (2023). Sut bezi saratoni skriningi. Science and Pedagogy in the Modern World, 1(1), 67–69.
Nishanova, Y. X., Ibroximova, F. J., & Musulmonov, Sh. R. (2023). Sut bezi saratoni skriningi. Zenodo.
Giger, M. L. (2020). Machine learning in medical imaging: Breast cancer diagnosis and prognosis. Annual Review of Biomedical Engineering, 22, 147–171.
Harbeck, N., Penault-Llorca, F., Cortes, J., Gnant, M., Houssami, N., Poortmans, P., ... & Cardoso, F. (2019). Breast cancer. Nature Reviews Disease Primers, 5(1), 66.
Bozorov, E. X., & Ergashev, A. J. (2022). Tibbiyotda magnit rezonans tomografiyasi mavzusni yangi pedagogik texnologiya asosida o‘qitish. Pedagogik Mahorat, 2, 222–227.
Alimkhodjaeva, L. T., & Norbekova, M. H. (2020). Clinical significance of the density of tumor microvessels in breast cancer in men. Central Asian Journal of Medicine, 2, 56–64.
Zakirova, L. T., & Alimkhodjaeva, L. T. (2018). Chromosomal disorders and aberrant DNA methylation as early biomarkers of breast cancer risk in young women. Journal of Life Science and Biomedicine, 8(1), 1–5.
Norbekova, M. H., Alimkhodjaeva, L. T., & Mirolimov, M. M. (2019). Vzglyad na problemu raka molochnoy zhelezy u muzhchin v Respublike Uzbekistan. Uzbekistan Medical Journal, 1, 56–64.
Gonzalez, R., Nejat, P., Saha, A., Campbell, C. J. V., Norgan, A. P., & Lokker, C. (2023). Performance of externally validated machine learning models based on histopathology images for the diagnosis, classification, prognosis, or treatment outcome prediction in female breast cancer: A systematic review. arXiv preprint arXiv:2312.06697.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Xaydarov Sherali
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
