Модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для оценки риска рака молочной железы
FRA-RIG-breast, экспериментально исследовательская модель, построенная на основе Фрактально Референциальной Архитектуры (FRA) — фреймворка, который интерпретирует данные с помощью моделей различий, а не изолированных признаков.
Модель делит входные параметры на три концептуальных блока:
R — особенности морфологической структуры и размера,
I — текстура, симметрия и фрактальные свойства тканей,
G — геометрическая компактность, кривизна и агрессивность.
Каждый блок генерирует свой собственный внутренний индекс (S_R, S_I, S_G), а конечная вероятность вычисляется с помощью логистической регрессии.
Такая структура делает модель объяснимой — она показывает, почему был сделан прогноз, а не только каков результат.
Ключевые результаты
Средние показатели перекрестной проверки:
Точность — 0,967
ROC-AUC — 0,989
PR-AUC — 0,990
F1-оценка — 0,973
Порог классификации (Youden) = 0,64
Модель сохраняет точность на 96-98% при сгибании и демонстрирует высокую стабильность между запусками.
Цель состоит в том, чтобы продемонстрировать прозрачный, поддающийся интерпретации искусственный интеллект для онкологических исследований — без сложного глубокого обучения.
FRA-RIG-breast может быть распространен на другие области, такие как исследования крови, легких или кожи, где понимание влияния факторов так же важно, как и само прогнозирование риска.
Zenodo: https://zenodo.org/records/17492410
GitHub: https://github.com/AdmailFRA/FRA-RIG-breast
Лицензия: MIT бесплатная для использования в научных исследованиях и образовательных целях.
❗️ Это экспериментальная модель, а не медицинский диагностический инструмент.
Если вы работаете в области онкологии, биоинформатики или обработки данных и хотите узнать, как подход FRA может быть адаптирован к вашему подтипу рака, не стесняйтесь обращаться к нам.
Буду рад обсудить, как можно было бы точно настроить параметры R, I и G для вашего исследовательского контекста.
