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Le cancer du sein est le type de cancer le plus fréquent chez les femmes. Lorsqu'il est détecté à un stade précoce, il peut souvent être guéri. Il existe des appareils qui détectent le cancer du sein, mais ils donnent souvent des résultats faussement positifs, ce qui conduit les patientes à subir des opérations douloureuses et coûteuses qui n'étaient même pas nécessaires. Ce type de cancer est dit bénin et ne nécessite pas d'intervention chirurgicale. Nous pouvons réduire le nombre d'interventions chirurgicales inutiles en utilisant l'apprentissage automatique. Nous prenons un ensemble de…mehr

Produktbeschreibung
Le cancer du sein est le type de cancer le plus fréquent chez les femmes. Lorsqu'il est détecté à un stade précoce, il peut souvent être guéri. Il existe des appareils qui détectent le cancer du sein, mais ils donnent souvent des résultats faussement positifs, ce qui conduit les patientes à subir des opérations douloureuses et coûteuses qui n'étaient même pas nécessaires. Ce type de cancer est dit bénin et ne nécessite pas d'intervention chirurgicale. Nous pouvons réduire le nombre d'interventions chirurgicales inutiles en utilisant l'apprentissage automatique. Nous prenons un ensemble de données de patientes ayant déjà souffert d'un cancer du sein et nous entraînons le modèle à prédire si le cancer est bénin ou malin. L'objectif de ces prédictions est d'affecter les patientes soit à un groupe bénin non cancéreux, soit à un groupe malin cancéreux. Ces prédictions aideront les médecins à n'opérer que lorsque le cancer est malin, réduisant ainsi le nombre d'interventions chirurgicales inutiles pour les femmes.
Autorenporträt
Mr. Nagababu Garigipati ha conseguito un M.Tech in Computer Science and Engineering presso il JNTU di Hyderabad e sta svolgendo un dottorato di ricerca presso la KL Deemed to be University. La loro vasta formazione accademica, unita ad anni di esperienza pratica, li dota delle competenze necessarie per tradurre concetti complessi in libri di testo coinvolgenti e informativi.