Analýza progresí u pacientů s rakovinou plic

Abstract

Hlavním cílem této práce bylo analyzovat a určit možné predikce progrese rakoviny plic. Na základě těchto výsledků se dospělo k závěru, že lze předvídat progrese pacientů s rakovinou plic. Podařilo se dosáhnout vysoké přesnosti s machine learning modelem náhodným lesem s boostingem, který dosahoval ohromujících výsledku s balancovanou přesností 94.75% a s F1 skórem 92.47%. Výzkum potvrzuje důležitou roli strojového učení ve zdravotnictví, kdy správný model dokáže usnadnit práci doktorů i lékařských odborníků.The main goal of this paper was to analyse and determine possible predictions of lung cancer progression. Based on these results, the progression of patients with lung cancer can be predicted. It was possible to achieve a high success rate using the random forest with boosting machine learning model with astonishing results, achieving a balanced accuracy of 94.75% and F1 score of 92.47%. The research confirms the important role of machine learning in healthcare, where the right model can make easier the work of doctors and medical professionals.