О методах распознавания медицинских данных c изображений

Существует недостаток унифицированных алгоритмов для распознавания и интерпретации данных. Традиционные экспертные системы, основанные на правилах, часто оказываются неэффективными вследствие сложности разработки и их поддержки. Они требуют значительных затрат на актуализацию правил и адаптацию к новым данным, а также такие системы не всегда способны обрабатывать неполные или противоречивые данные. Это создает необходимость в более гибких, эффективных и адаптивных подходах к интерпретации медицинских данных. Сейчас, в пору развития искусственного интеллекта, имеется потребность в его использовании, а также использования методов машинного обучения в задачах по анализу медицинских данных. В данной работе рассматривается комплексная методология распознавания медицинских данных, направленная на повышение эффективности работы по диагностике заболеваний.