Аннотация:
Представлены преимущества и недостатки использования методов кластеризации с помощью нейронной сети Кохонена и алгоритма DBSCAN при решении задач анализа многомерных медицинских данных. Разобран пример применения методов кластеризации для выявления связи развития сенсоневральной тугоухости у новорожденных детей с заболеванием, вызванным вирусом COVID-19, у самих детей или у их матерей во время беременности. Рассмотренные методы использованы для подготовки рекомендаций по наблюдению новорожденных в зависимости от результатов кластеризации данных об их обследовании и анамнезе. Применение методов кластеризации в медицине расширяет арсенал инструментов исследователей и практикующих врачей, использующих их с целью диагностики, прогнозирования течения заболеваний, развития патологий и формирования плана лечения.
Ключевые слова:
нейронная сеть Кохонена, алгоритм DBSCAN, кластеризация, анализ данных, медицинская диагностика, медицинские рекомендации, вирус COVID-19, сенсоневральная тугоухость.
Поступила в редакцию: 10.10.2024 Исправленный вариант: 07.03.2025 Принята в печать: 17.03.2025