В статье рассматривается процесс разработки экспертной системы прогнозирования онкологических заболеваний, основанной на методах машинного обучения. Проведен анализ современных подходов к созданию экспертных систем, их применения в медицине. Для построения моделей глубокого обучения использована библиотека Keras. В ходе работы спроектирована архитектура системы, включающая этапы обработки данных, анализа и прогнозирования. Также разработана программная реализация, которая позволяет выявлять скрытые закономерности в медицинских данных и предсказывать вероятность заболеваний. Система демонстрирует высокую точность и адаптивность, что делает её эффективным инструментом для поддержки врачебных решений. Полученные результаты подтверждают перспективность использования технологий искусственного интеллекта для ранней диагностики и персонализированного лечения.

онкологические заболевания, ранняя диагностика, искусственный интеллект, обработка медицинских данных, машинное обучение, нейросети, экспертная система, прогнозирование, Python, Keras