Böcker av Nagababu Garigipati

O cancro da mama é o tipo de cancro mais comum nas mulheres. Quando os cancros são detectados precocemente, podem muitas vezes ser curados. Existem alguns aparelhos que detectam o cancro da mama, mas muitas vezes dão origem a falsos positivos, o que faz com que as doentes sejam submetidas a cirurgias dolorosas e dispendiosas que nem sequer eram necessárias. Este tipo de cancro é chamado benigno e não requer cirurgias, pelo que podemos reduzir estas cirurgias desnecessárias utilizando a aprendizagem automática. Pegamos num conjunto de dados de doentes anteriores com cancro da mama e treinamos o modelo para prever se o cancro é benigno ou maligno. O objetivo destas previsões é atribuir os doentes a um grupo benigno, que não é canceroso, ou a um grupo maligno, que é canceroso. Estas previsões ajudarão os médicos a fazer cirurgias apenas quando o cancro é maligno, reduzindo assim as cirurgias desnecessárias para as mulheres.

Il cancro al seno è il tipo di tumore più comune nelle donne. Quando i tumori vengono individuati precocemente, spesso possono essere curati. Esistono alcuni dispositivi che rilevano il tumore al seno, ma molte volte danno luogo a falsi positivi, che portano le pazienti a sottoporsi a interventi chirurgici dolorosi e costosi che non erano nemmeno necessari. Questo tipo di tumori, chiamati benigni, non richiedono interventi chirurgici e possiamo ridurre questi interventi inutili utilizzando il Machine Learning. Prendiamo un set di dati di precedenti pazienti con cancro al seno e addestriamo il modello per prevedere se il cancro è benigno o maligno. L'obiettivo di queste previsioni è assegnare le pazienti a un gruppo benigno, non canceroso, o a un gruppo maligno, canceroso. Queste previsioni aiuteranno i medici a intervenire solo quando il cancro è maligno, riducendo così gli interventi chirurgici non necessari per la donna.

Le cancer du sein est le type de cancer le plus fréquent chez les femmes. Lorsqu'il est détecté à un stade précoce, il peut souvent être guéri. Il existe des appareils qui détectent le cancer du sein, mais ils donnent souvent des résultats faussement positifs, ce qui conduit les patientes à subir des opérations douloureuses et coûteuses qui n'étaient même pas nécessaires. Ce type de cancer est dit bénin et ne nécessite pas d'intervention chirurgicale. Nous pouvons réduire le nombre d'interventions chirurgicales inutiles en utilisant l'apprentissage automatique. Nous prenons un ensemble de données de patientes ayant déjà souffert d'un cancer du sein et nous entraînons le modèle à prédire si le cancer est bénin ou malin. L'objectif de ces prédictions est d'affecter les patientes soit à un groupe bénin non cancéreux, soit à un groupe malin cancéreux. Ces prédictions aideront les médecins à n'opérer que lorsque le cancer est malin, réduisant ainsi le nombre d'interventions chirurgicales inutiles pour les femmes.

Rak molochnoj zhelezy qwlqetsq naibolee rasprostranennym widom raka u zhenschin. Kogda rak obnaruzhiwaetsq na rannej stadii, ego chasto udaetsq wylechit'. Suschestwuüt pribory, pozwolqüschie obnaruzhit' rak molochnoj zhelezy, odnako wo mnogih sluchaqh oni daüt lozhnopolozhitel'nye rezul'taty, w rezul'tate chego pacientki podwergaütsq boleznennym i dorogostoqschim operaciqm, w kotoryh ne bylo nikakoj neobhodimosti. Takie widy raka nazywaütsq dobrokachestwennymi, ne trebuüschimi hirurgicheskogo wmeshatel'stwa, i my mozhem umen'shit' kolichestwo takih nenuzhnyh operacij s pomosch'ü mashinnogo obucheniq. My berem nabor dannyh predyduschih pacientow s rakom molochnoj zhelezy i obuchaem model', chtoby predskazat', qwlqetsq li rak dobrokachestwennym ili zlokachestwennym. Cel' ätih prognozow - otnesti pacientok libo k gruppe dobrokachestwennyh nerakowyh zabolewanij, libo k gruppe zlokachestwennyh rakowyh zabolewanij. Jeti prognozy pomogut wracham prowodit' operacii tol'ko w teh sluchaqh, kogda rak qwlqetsq zlokachestwennym, chto pozwolit sokratit' kolichestwo nenuzhnyh operacij dlq zhenschin.

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.