Brustkrebsvorhersage mit Algorithmen des maschinellen Lernens - GARIGIPATI, NAGABABU
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Brustkrebs ist die häufigste Krebsart bei Frauen. Wenn Krebs frühzeitig erkannt wird, kann er oft geheilt werden. Es gibt einige Geräte, die Brustkrebs erkennen, aber oft führen sie zu falsch-positiven Ergebnissen, was dazu führt, dass sich die Patientinnen schmerzhaften und teuren Operationen unterziehen müssen, die gar nicht nötig wären. Diese Art von Krebs wird als gutartig bezeichnet und erfordert keine Operationen, und wir können diese unnötigen Operationen mit Hilfe des maschinellen Lernens reduzieren. Wir nehmen einen Datensatz von früheren Brustkrebspatientinnen und trainieren das…mehr

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Produktbeschreibung
Brustkrebs ist die häufigste Krebsart bei Frauen. Wenn Krebs frühzeitig erkannt wird, kann er oft geheilt werden. Es gibt einige Geräte, die Brustkrebs erkennen, aber oft führen sie zu falsch-positiven Ergebnissen, was dazu führt, dass sich die Patientinnen schmerzhaften und teuren Operationen unterziehen müssen, die gar nicht nötig wären. Diese Art von Krebs wird als gutartig bezeichnet und erfordert keine Operationen, und wir können diese unnötigen Operationen mit Hilfe des maschinellen Lernens reduzieren. Wir nehmen einen Datensatz von früheren Brustkrebspatientinnen und trainieren das Modell, um vorherzusagen, ob der Krebs gutartig oder bösartig ist. Das Ziel dieser Vorhersagen ist es, die Patientinnen entweder einer gutartigen Gruppe zuzuordnen, die keinen Krebs hat, oder einer bösartigen Gruppe, die Krebs hat. Diese Vorhersagen werden den Ärzten helfen, nur dann zu operieren, wenn der Krebs bösartig ist, und so die Zahl der unnötigen Operationen für die Frau zu verringern.
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Autorenporträt
Mr. Nagababu Garigipati ha conseguito un M.Tech in Computer Science and Engineering presso il JNTU di Hyderabad e sta svolgendo un dottorato di ricerca presso la KL Deemed to be University. La loro vasta formazione accademica, unita ad anni di esperienza pratica, li dota delle competenze necessarie per tradurre concetti complessi in libri di testo coinvolgenti e informativi.