
Интерпретируемое машинное обучение для прогнозирования вторых злокачественных новообразований у выживших после рака в детском возрасте
Модели на основе LightGBM достигли AUC 71,18% для гематологических и 64,48% для негематологических злокачественных опухолей в прогнозировании вторых злокачественных новообразований, выявив в качестве ключевых факторов риска лимфому Ходжкина, лучевую терапию в анамнезе и женский пол.



















