Использование методов глубокого обучения в интерпретации результатов бактериологических исследований

Abstract

В статье рассматриваются современные подходы к автоматизации интерпретации результатов бактериологических исследований с использованием методов глубокого обучения и биоинформатики. Показано, что традиционные методы анализа остаются трудоёмкими и подверженными субъективным ошибкам, что актуализирует необходимость внедрения интеллектуальных систем. Цель исследования заключается в разработке модели классификации микроорганизмов и выявления патологических процессов на основе изображений бактериальных культур, данных микроскопии и лабораторных записей. В качестве методологической основы применяются сверточные нейронные сети (CNN), методы предобработки изображений, кластеризации и статистического анализа. Ожидается, что внедрение данной технологии позволит повысить точность и скорость диагностики, снизить вероятность ошибок и обеспечить поддержку клинических решений