قدمت الباحثة من خلال دراستها نموذجين مميزين لتسهيل تشخيص سرطان الرئة باستخدام بيانات ديموغرافية وصور طبية؛ وذلك من خلال استخدام خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning).
واستخدمت الباحثة في نموذج تعلم الآلة مجموعة واسعة من البيانات الديموغرافية وعوامل الخطر المتعلقة بسرطان الرئة، حيث شكلت البيانات أساسًا لتدريب العديد من نماذج تعلم الآلة، بما في ذلك XGB، RF، SM، DT، GBM، وAdaBoost، كما استخدمت تقنيات متنوعة لإجراء معالجة مسبقة للبيانات تمثلت بزيادة حجم العينة للبيانات. وحقق نموذج XGB إنجازا ملحوظا بنسبة دقة تبلغ 99.07%.
