В рамках доклада представлена прогностическая модель для предсказания исхода лечения бесплодия, разработанная на основе анализа анамнезов, данных диагностической и лабораторной стадий. Обработка текстовых данных анамнеза проводилась с использованием nltk, pymorphy2 и word2vec. Для моделирования применялись гибридная нейронная сеть (LSTM и полносвязные слои) и XGBoost, оптимизированные по F1-мере. Исследована эффективность моделей на разных этапах лечения и показана ценность многоэтапного моделирования. В ходе исследования были выявлены важные закономерности, которые могут быть полезны в медицинской практике.

Писарькова В.П., Жданова Е.А. (науч. рук. Ковальчук С.В.) Моделирование многоэтапных процессов лечения с поддержкой согласованных врачебных решений // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14872