Table of Contents
یادگیری عمیق به طور قابل توجهی تحت تاثیر تشخیص های بهداشتی با فعال کردن دقیق تر و سریع تر تشخیص بیماری ها قرار گرفته است.برنامه های مختلف در دنیای واقعی نشان می دهد که پتانسیل آن برای بهبود نتایج بیمار و فرایندهای پزشکی ساده است.
تحلیل تصویربرداری پزشکی
الگوریتم های یادگیری عمیق به طور گسترده ای برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، MRI و سی تی اسکن استفاده می شود.این مدل ها می توانند ناهنجاری هایی مانند تومورها، شکستگی ها یا عفونت ها را با دقت بالا شناسایی کنند.به عنوان مثال، شبکه های عصبی همجوش (CNNs) به رادیولوژیست ها کمک می کنند تا نوروئاز های ریه را در اشعه ایکس تشخیص دهند، و تشخیص زودهنگام سرطان ریه را بهبود دهند.
پاتولوژی و هیستوولوژی
در پاتولوژی، مدل های یادگیری عمیق نمونه های بافت را برای شناسایی سلول های سرطانی تجزیه و تحلیل می کنند. تجزیه و تحلیل تصویر خودکار باعث کاهش حجم کار برای پاتولوژیست ها و افزایش سازگاری تشخیصی می شود. شرکت ها ابزارهای AI را توسعه داده اند که بیوپسی های سرطان سینه را طبقه بندی می کنند و به برنامه ریزی درمانی کمک می کنند.
ژنومیک ها و داروهای شخصی
تکنیک های یادگیری عمیق، مجموعه داده های ژنومی بزرگ را برای شناسایی نشانگرهای ژنتیکی مرتبط با بیماری ها پردازش می کنند، این رویکرد از استراتژی های درمان شخصی مانند پیش بینی پاسخ بیمار به درمان های خاص پشتیبانی می کند.
پیش بینی تجزیه و تحلیل و بیماری Outbreaks
مدل های پیش بینی شده توسط پیشرفت و شیوع بیماری های پیش بینی شده عمیق، این ابزارها سوابق سلامت الکترونیکی و داده های اپیدمیولوژیک را برای شناسایی جمعیت های در معرض خطر در طول COVID-19 همه گیر، مدل های AI کمک به پیش بینی روند عفونت و نیازهای منابع.