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可解释性宫颈癌活检诊断 - 人工智能垂直领域工程项目案例库
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2020 年,世卫组织发布《加速消除宫颈癌全球战略》,其中概述三个关键措施:疫苗接种、筛查和治疗,推荐采取综合方法预防控制宫颈癌。建议的行动包括一整套涉及生命全程的干预措施。通过适当的筛查和治疗来防止宫颈癌导致的死亡,预计到 2050 年,成功实施这三项措施可以减少 40% 以上的新病例和 500 万相关死亡,最终使宫颈癌成为首个全球范围内被消除的癌症 —— 实现社会健康稳定发展的目标。 在本案例中,我们将采用来自委内瑞拉加拉加斯大学医院的宫颈癌活检数据集,首先通过 Keras 多层感知机(MLP)部署并训练出宫颈癌活检深度学习预测模型。同时,通过特征关联性排序,进一步挖掘出与宫颈活检指标相关联的其它医学指标,与临床医学指引关联实现相互印证。之后,我们将使用随机森林分类器作为机器学习算法对宫颈癌数据集进行二次训练模型,并尝试通过当前机器学习可解释性工具,来解释在医学上用于预测宫颈癌的诊断模型。使其可以作为从数据科学角度,向病人揭示其为什么存在宫颈癌患病风险的诊断与解释工具。本案例采用的数据集,基于宫颈癌患者数据集来自委内瑞拉加拉加斯大学医院的 858 例样本数据。合共包含 36 个特征。 个人用户获取视频内相关代码与数据集,请访问企业网站,扫描【知识微店(个人用户)】关注或订阅。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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