An intelligent system for early cancer diagnosis using machine learning methods

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.70917/ijcisim-2026-4644
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Oncological diseases are one of the socially significant problems. The detection rate of cancer in the early stages is currently low. In this regard, the development of early cancer diagnosis systems is an important task. The use of artificial intelligence methods makes it possible to solve forecasting problems at a high level. In this study, an early cancer diagnosis system was built using the example of lung cancer. A questionnaire for the diagnosis of lung cancer was created according to the protocol for the diagnosis of the disease. The results of the questionnaire were processed using mesh learning methods. 8 methods were used. Based on the results of the interpretation of the models, it can be concluded that machine learning methods can predict the risk of cancer.