Open AccessThe use of neural networks as a tool for predicting congenital facial cleft and the introduction of the developed model into the educational process for students of medical universities of the Faculty of Dentistry
Author(s) -
М.И. Чернобровкина
Publication year - 2021
Publication title -
upravlenie obrazovaniem: teoriâ i praktika
Language(s) - English
Resource type - Journals
ISSN - 2311-2174
DOI - 10.25726/v0077-0284-6922-y
Subject(s) - artificial neural network , process (computing) , ethnic group , population , medical education , genetic algorithm , congenital malformations , computer science , medicine , psychology , artificial intelligence , machine learning , sociology , pregnancy , environmental health , biology , anthropology , genetics , operating system
Статья знакомит читателя с разработанной прогностической моделью, созданной на основанииприменения глубоких нейронных сетей. Данная модель может быть адаптирована как для развитых, таки для развивающихся стран в особенности с целью прогнозирования объёмов оказаниявысокоспециализированной медицинской помощи для пациентов с аномалиями развития лица с учётомэпидемиологической ситуации в мире и в данной стране, расово-этнических факторов, популяционныхгенетических доминант, эпигенетических факторов и других корреляционно значимых характеристик. Proposed model for cleft prediction using deep neural network was considered in this article. Machinelearning-based solutions create valuable decisions both for developed and developing countries with the aim forprediction the volume of highly specialized medical care for patients with facial malformations according toepidemiological situation, racial and ethnic factors, population genetic features, epigenetic factors and othersignificant characteristics.