Для построения такой ML-системы, я бы предложил следующую архитектуру и пайплайн обучения:

Предобработка данных
Прежде всего, объедините все имеющиеся данные и произведите предобработку, включая нормализацию и аугментацию изображений. Нормализация поможет модели сосредоточиться на важных особенностях, а аугментация позволит увеличить объем данных для обучения.

Сегментация и детектирование объектов
Чтобы обучить модель выделять координаты объектов различных классов, можно применить алгоритмы сегментации и детектирования объектов, такие как Mask R-CNN или YOLO. В качестве промежуточного решения можно использовать предобученную модель и дообучить ее на вашем датасете с 1000 размеченных снимков из областной больницы.

Оценка риска
Для определения категории риска от 1 до 5 используйте 1000 снимков из публичного датасета. Обучите модель классификации, возможно, с применением техник трансферного обучения. Вы можете использовать известные архитектуры, такие как ResNet, Inception или EfficientNet, в качестве отправной точки.

Вероятность наличия рака
Используйте 5000 двоично размеченных снимков для обучения модели бинарной классификации, которая будет определять вероятность наличия рака. Можно использовать ту же архитектуру, что и для определения категории риска, но с измененным выходным слоем для бинарной классификации.

Обучение с применением неразмеченных данных
Для улучшения результатов можно использовать неразмеченные данные (20000 снимков) с применением техник обучения без учителя или полу-надзорного обучения, таких как кластеризация, автоэнкодеры или алгоритмы согласованного обучения.

Ансамбль моделей
Для получения итоговой системы можно объединить все обученные модели с использованием техник ансамбля, таких как стекинг, бэггинг или бустинг, чтобы повысить точность и стабильность результатов.

Плюсы такого подхода:

Использование специализированных моделей для каждой задачи позволяет получить более точные результаты
Применение техник трансферного обучения и ансамблей может улучшить производительность моделей
Возможность использовать неразмеченные данные для улучшения результатов с помощью обучения без учителя или полу-надзорного обучения
Минусы такого подхода:

Больше моделей в системе может привести к увеличению сложности и накладным расходам на инфраструктуру
Потребуется больше времени на настройку и обучение каждой модели
Интеграция нескольких моделей может представлять сложности при адаптации системы к новым условиям или данным
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence