V ätoj rabote metody ANN byli primeneny k naboru dannyh VBKD i rasschitany tochnost', chuwstwitel'nost', specifichnost' dlq razlichnyh setej, sredi kotoryh nejronnaq set' prqmogo hoda poluchila nailuchshuü tochnost', esli srawniwat' s drugimi setqmi. Takim obrazom, my prishli k wywodu, chto nejronnaq set' prqmogo hoda obespechiwaet horoshuü proizwoditel'nost' dlq obnaruzheniq raka molochnoj zhelezy s pomosch'ü algoritma obratnogo rasprostraneniq. S ih pomosch'ü nejronnaq set' prqmogo hoda s algoritmom obratnogo rasprostraneniq prednaznachena dlq obnaruzheniq raka molochnoj zhelezy na rannej stadii dlq diagnostiki äffektiwnosti, s ätim weroqtnost' nalichiq raka molochnoj zhelezy s ispol'zowaniem ANN qwlqetsq uspehom, kotorye byli obucheny seti prqmogo hoda s algoritmom obratnogo rasprostraneniq dlq äffektiwnogo obnaruzheniq raka molochnoj zhelezy na rannej stadii differencirowaniq mezhdu zlokachestwennymi i dobrokachestwennymi sluchaqmi, so wsemi ätimi otchetami onkolog prihodit k wywodu, chto opuhol' qwlqetsq rakowoj i pacient byl porazhen im. S pomosch'ü ätogo processa onkolog mozhet legko obnaruzhit' rak grudi. Jeto pomozhet pacientam lechit' rak grudi na rannej stadii i znachitel'no powysit tochnost' diagnostiki.