Несмотря на высокие показатели выживаемости при раннем обнаружении и адекватном лечении, проблема рецидива рака щитовидной железы остается актуальной и требует особого внимания. В связи с этим перспективным направлением представляется создание специализированной автоматизированной системы, способной оценивать вероятность рецидива. Современные методы анализа данных, основанные на технологиях машинного обучения, позволяют обрабатывать многомерные массивы клинической информации, выявляя скрытые корреляции между лабораторными, инструментальными и анамнестическими параметрами, что повышает точность прогнозирования и способствует персонализации стратегий наблюдения за пациентами.

Полиданов М.А., Волков К.А., Цуканова П.Б., Матыцина А.А. (науч. рук. Масляков В.В.) Разработка программы для прогнозирования вероятности рецидива рака щитовидной железы // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16095