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Les approches d'apprentissage automatique se sont révélées être un outil puissant pour la détection du cancer du sein. En analysant de vastes ensembles de données d'images médicales, les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier des schémas et des caractéristiques susceptibles d'indiquer la présence de cellules cancéreuses. Ce processus implique la collecte et le prétraitement des données, l'extraction des caractéristiques pertinentes, le développement et l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique et l'évaluation de leurs performances. Si les modèles d'apprentissage automatique peuvent améliorer la précision et l'efficacité de la détection du cancer du sein, ils doivent être utilisés comme des outils d'aide à la décision en collaboration avec les professionnels de la santé. L'objectif ultime est d'améliorer la précision du diagnostic et de fournir des informations précieuses pour les décisions thérapeutiques.
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