Архив статей журнала
Цель исследования. Провести систематический анализ данных, имеющихся в современной литературе, о возможности использования искусственного интеллекта (ИИ) для построения математических моделей сложных систем, в том числе человеческого организма.
Материал и методы. В обзор включены данные зарубежных и отечественных статей, найденных в Pubmed по данной теме, опубликованных за последние 10 лет.
Результаты. Алгоритмы машинного обучения помогают определять ключевые переменные и взаимосвязи внутри системы, которые людям трудно или невозможно обнаружить. В статье рассматриваются различные типы математических моделей: объяснительные и прогностические, объясняется важность и назначение выбора и стандартизации составляющих модель переменных и знака перед коэффициентами в моделях.
Заключение. Описательные и прогностические модели — это два распространенных типа моделей машинного обучения. Основное различие между ними заключается в цели их использования. Понимание этих различий важно для врачей-исследователей и аналитиков при выборе наиболее подходящего типа модели для своих исследований или для внедрения в процессы принятия решений.