რა არის ღრმა სწავლა ჯანდაცვაში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

Ღრმა სწავლება აპლიკაციები Ჯანმრთელობის დაცვა

Ღრმა სწავლება ტექნიკა იყენებს EHR ჩანაწერებში შენახულ მონაცემებს მრავალი საჭიროების მოსაგვარებლად ჯანმრთელობის დაცვა შეშფოთება, როგორიცაა არასწორი დიაგნოზის სიხშირის შემცირება და პროცედურების შედეგის პროგნოზირება

ხალხი ასევე სვამს კითხვას, როგორ გამოიყენება Deep Learning მედიცინაში?

Ღრმა სწავლება იმდენად დახელოვნებულია გამოსახულების მუშაობაში, რომელსაც ზოგიერთი ხელოვნური ინტელექტის მეცნიერი იყენებს ნეირონული ქსელები შექმნა სამედიცინო სურათები და არა მხოლოდ მათი წაკითხვა. ეს სიმულირებული სურათები იმდენად ზუსტია, რომ მათ შეუძლიათ მომავლის მომზადებაში დახმარება ღრმა სწავლება მოდელები კლინიკური შედეგების დიაგნოსტიკისთვის.

შემდგომში ჩნდება კითხვა, როგორ შეიძლება მანქანური სწავლის გამოყენება ჯანდაცვაში? ღირებულება მანქანათმცოდნეობა in ჯანმრთელობის დაცვა არის მისი უნარი გადაამუშაოს უზარმაზარი მონაცემთა ნაკრები ადამიანური შესაძლებლობების ფარგლებს მიღმა და შემდეგ საიმედოდ გარდაქმნას ამ მონაცემების ანალიზი კლინიკურ შეხედულებებად, რაც ეხმარება ექიმებს მოვლის დაგეგმვაში და უზრუნველსაყოფად, რაც საბოლოოდ იწვევს უკეთეს შედეგებს, მოვლის დაბალ ხარჯებს და გაზრდის.

ამასთან დაკავშირებით, რისი გაკეთება შეუძლია ღრმა სწავლებას?

Ღრმა სწავლება არის მანქანა სწავლა ტექნიკა, რომელიც ასწავლის კომპიუტერებს კეთება რაც ბუნებრივად მოდის ადამიანებს: ვისწავლოთ მაგალითით. Ღრმა სწავლება არის უმართავი მანქანების მთავარი ტექნოლოგია, რომელიც საშუალებას აძლევს მათ ამოიცნონ გაჩერების ნიშანი ან განასხვავონ ფეხით მოსიარულე ლამპარის ბოძისგან.

როგორ გამოიყენება AI სამედიცინო დიაგნოსტიკაში?

Ხელოვნური ინტელექტი ( AI ) ჯანდაცვაში არის რთული ალგორითმების და პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენება ადამიანის შემეცნების ემულაციისთვის რთულის ანალიზისას სამედიცინო მონაცემები. AI ამას აკეთებს მანქანური სწავლის ალგორითმების მეშვეობით. ამ ალგორითმებს შეუძლიათ ქცევის ნიმუშების ამოცნობა და საკუთარი ლოგიკის შექმნა.