Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина. Джейд Картер

переменные) и целевую переменную (зависимую переменную).

      3. Разделить данные на обучающий и тестовый наборы.

      4. Инициализировать модель классификатора, например, случайного леса, с помощью библиотеки scikit-learn.

      5. Обучить модель на обучающем наборе данных.

      6. Произвести прогноз риска заболеваний на тестовом наборе данных с помощью обученной модели.

      7. Оценить точность модели на тестовом наборе данных с помощью метрик, таких как accuracy_score.

      ```python

      # Импорт необходимых библиотек

      import pandas as pd

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

      from sklearn.metrics import accuracy_score

      # Загрузка данных

      data = pd.read_csv('medical_data.csv')

      # Разделение данных на признаки (X) и целевую переменную (y)

      X = data.drop('disease', axis=1)

      y = data['disease']

      # Разделение данных на обучающий и тестовый наборы

      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

      # Обучение модели случайного леса

      model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

      model.fit(X_train, y_train)

      # Прогнозирование риска заболеваний на тестовом наборе

      y_pred = model.predict(X_test)

      # Оценка качества модели

      accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

      print("Точность модели на тестовом наборе данных:", accuracy)

      ```

      В результате выполнения кода мы получаем обученную модель машинного обучения, способную предсказывать риск заболеваний на основе предоставленных медицинских данных. Кроме того, мы получаем оценку точности модели на тестовом наборе данных, которая позволяет оценить ее эффективность и надежность.

      Итоговый код представляет собой программу на языке Python, которая загружает данные, обучает модель классификатора (например, случайного леса) на этих данных, делает прогнозы для новых наблюдений и оценивает точность модели. Полученная модель может быть использована для прогнозирования риска заболеваний на основе новых медицинских данных, что может быть полезным инструментом для врачей и медицинских специалистов в принятии решений о диагностике, лечении и профилактике заболеваний.

      Задача 3.

      Классификация изображений медицинских сканов

      Описание:

      В медицинской области существует потребность в автоматической классификации изображений медицинских сканов, таких как снимки рентгеновских лучей, магнитно-резонансная томография (МРТ) или компьютерная томография (КТ). Это может помочь в быстрой и точной диагностике различных заболеваний, таких как рак, пневмония, инсульт и другие.

      ```python

      import numpy as np

      import matplotlib.pyplot as plt

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

      # Загрузка данных

      train_data_dir = 'path_to_training_data_directory'

      test_data_dir = 'path_to_test_data_directory'

      train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

      test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

      train_generator = train_datagen.flow_from_directory(

      train_data_dir,

      target_size=(150, 150),

      batch_size=32,

      class_mode='binary')

      test_generator = test_datagen.flow_from_directory(

      test_data_dir,

      target_size=(150, 150),

      batch_size=32,

      class_mode='binary')

      # Создание модели CNN

      model = Sequential([

      Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150,