Саламаттыкты сактоодо терең үйрөнүү деген эмне?
Саламаттыкты сактоодо терең үйрөнүү деген эмне?

Video: Саламаттыкты сактоодо терең үйрөнүү деген эмне?

Video: Саламаттыкты сактоодо терең үйрөнүү деген эмне?
Video: Саламаттыкты сактоодо тейлөөнүн сапаты жакшырууда 2024, Май
Anonim

Deep Learning Тиркемелер Саламаттыкты сактоо

Терең үйрөнүү ыкмалар көптөгөн муктаждыктарын чечүү үчүн EHR жазууларында сакталган маалыматтарды колдонушат саламаттыкты сактоо туура эмес диагноз коюу ылдамдыгын азайтуу жана жол-жоболордун жыйынтыгын болжолдоо сыяктуу тынчсыздануулар

Адамдар дагы суроо беришет, терең үйрөнүү медицинада кантип колдонулат?

Терең үйрөнүү имидж менен иштөөдө ушунчалык чебер болгондуктан, кээ бир AI окумуштуулары колдонуп жатышат нейрон тармактары жаратуу медициналык сүрөттөрдү окуу эле эмес. Бул симуляцияланган сүрөттөр ушунчалык так болгондуктан, алар келечекти үйрөтүүгө жардам берет терең үйрөнүү моделдер клиникалык натыйжаларды аныктоо үчүн.

Андан кийин суроо туулат, машинаны үйрөнүүнү саламаттыкты сактоодо кантип колдонсо болот? наркы машина үйрөнүү ичинде саламаттыкты сактоо Бул адамдын мүмкүнчүлүктөрүнүн чегинен тышкары чоң маалымат топтомдорун иштеп чыгуу жана андан кийин бул маалыматтардын анализин клиникалык түшүнүккө айландыруу жөндөмдүүлүгү, бул дарыгерлерге жардамды пландаштырууда жана көрсөтүүдө жардам берет, акыры жакшы натыйжаларга алып келет, кам көрүү чыгымдарын азайтат жана көбөйөт.

Буга байланыштуу терең үйрөнүү эмне кыла алат?

Терең үйрөнүү машина болуп саналат үйрөнүү компьютерди үйрөтүүчү техника кыл адамдар үчүн табигый нерсе: үйрөн мисал боюнча. Терең үйрөнүү айдоочусу жок унаалардын артындагы негизги технология, аларга токтотуу белгисин таанууга же жөө жүргүнчүнү чырак мамысынан айырмалоого мүмкүндүк берет.

AI медициналык диагностикада кантип колдонулат?

Жасалма интеллект ( AI ) саламаттыкты сактоодо татаал анализдөөдө адамдын таанып-билүүсүнө окшоштурулган татаал алгоритмдерди жана программалык камсыздоону колдонуу. медициналык маалыматтар. AI муну машина үйрөнүү алгоритмдери аркылуу жасайт. Бул алгоритмдер жүрүм-турумдагы үлгүлөрдү таанып, өзүнүн логикасын түзө алат.

Сунушталууда: