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.