Машинне навчання в діагностиці захворювань легеневої системи - Панаскін, Денис; Білоконь, Єлизавета; Бабко, Дмитро (Технічні науки та технології, 2022)
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.