کارڈیاک رزمیہ انتظامیہ میں گہرا سیکھنے کا عمل

گہرے دماغ کی ایک قسم ، مصنوعی ذہانت کی ایک قسم ، مصنوعی ذہانت کے آلات ، آئی سی ڈیس کے برعکس ، انتہائی پیچیدہ اور گہرے نظام کے استعمال میں آنے والی بیماریوں کو دُنیا میں موت کے بنیادی اسباب کے بارے میں جاننے اور اسکے بعد بھی اسکے بعد دُنیا میں گہرے نظام کو بہتر بنانے کے لئے بہت سی معلومات دستیاب ہیں ۔

آریہتھمیاس اور کارڈیاک ڈیزائنز کو سمجھنا

آریہتھماس کی کلاس بندی

دل کی بیماریوں کے ایک وسیع بند بند بند ہونے سے لے کر جان‌لیوا جراثیم تک پھیلنے والی کیمیائی بیماریوں سے پھیلنے والی بیماریاں ۔ کلینکی طور پر متعلقہ اقسام میں ایک کیمیائی مرکب ، کیمیائی مرکب ، supranicular tachcardias ، and structionssss, بالخصوص ان ادویات میں امراضِ‌خون کے خلاف بالخصوص امراض یا زچگی کے علاج کے لیے ضروری ہیں ۔

خطرناک طریقے سے کام کرنے والی ترکیبوں کا کردار

Pacessserhythmais کے لیے شرح سود فراہم کرتا ہے جبکہ ICDs کو تیزی سے چلنے والی arrecular arhythmias کی دریافت اور سطح کے ذریعے struction کے لیے بنایا گیا ہے۔ جدید آلات مسلسل انٹریارڈیکیس کے ذریعے intracradiac electrograms اور سطح کے ای جی این جی ای ای جی سگنلز کا پتہ لگاتے ہیں۔ روایتی ایکلمامس نے اکثر اسپرے پر انحصار کیا، رفتار، میعاد اور مدت کے لیے غیر موزوں طور پر اثر انداز میں تبدیلی کی،

آریہ‌تھیما دیمک‌شن میں گہرا سیکھنے کا کردار

نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرز برائے ECG Analysis

Convoutional nernetws (CNs) فضیلت حاصل کرتے ہوئے scription and struction systems کو ایک-dimensional ECG signs سے حاصل کریں. جب انتہائی طویل مدتی نظام (RN) نیٹ ورک (LSTM) سے ملکر ملا تو ان ماڈلز پر قبضہ کرنا اور ان کی ترقیات کو بہتر بنانا شامل کرتا ہے

تربیتی ڈیٹا اور غیرضروری مشکلات

دلی سیکھنے کے ماڈلوں کو CCG ڈیٹا کی بڑی جِلد درکار ہوتی ہے جیسے کہ عوامی ڈیٹا بیس (IMT-BIH Arhythmania Database) اور FisioNet مختلف ریکارڈنگ فراہم کرتا ہے، لیکن حقیقی دنیا کے قابلِ عمل ڈیوائس اکثر پر انحصار کرتا ہے،

روایتی طور پر سیکھنے کے فوائد

  • [Ennhansted طبعیت : گہری سیکھنے کے نمونے تلاش کرنے والے نمونے کو ایک متحرک اور بصری ارتھیتھیتھیماس سے تعلق رکھنے والی چھوٹی تبدیلیوں، باہر کی نقل و حمل کے عمل میں ری ایکٹر کی کمزوریوں اور وریکٹر مشینوں کی مدد کرتے ہیں۔
  • غلط افواہوں میں ترمیم :]] میں پیچیدہ شور کے نمونے اور فرق کو سچل ارتھیتھیمیا سے سیکھنے سے گہرا جال غیر معمولی طور پر کم کر سکتا ہے۔
  • ری ٹیل ٹائم تجزیہ:] مائیکرو کنٹرولر پر مبنی کمپیوٹروں پر Optimed servation engines اب محدود برقی صلاحیت کے ساتھ ساتھ زیریں کلاس بندی کے لیے موزوں ہے۔
  • Construction بہتری: ماڈلز کو ہارڈ ویئر ترمیم کے بغیر-ای-اے-آر یا دور نگرانی کے ذریعے اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے،

کیس کا مطالعہ : ایک خطرناک حد تک غلط‌فہمی

ایک وفاقی امتحان نے ظاہر کیا کہ مریض کو گہرے تناسب کی وجہ سے 40% کی کمی کا تجربہ ہے[1]

مشکلات اور حالیہ مشکلات

ڈیٹا پر بوجھ اور تحفظ

ایم ڈی پی اے کے آلات جن میں قریبی طور پر معلومات پیدا کی جاتی ہیں. Regulations جیسے کہ ANA اور GDPA کے ڈیٹا ذخیرہ اور منتقلی پر سخت تقاضوں کو پورا کرتا ہے. دلی سیکھنے والے ماڈل اکثر بادل پر مبنی تربیت کی ضرورت ہوتی ہے،

کوہِ‌سینال کی تعمیر

جبکہ بادل پر مبنی ماڈلز میں اعلیٰ درستی حاصل ہوتی ہے، کم توانائی کے مائیکرو کنٹرولرز پر گہری نیٹ ورکز کو کم سے کم کرنے کے لئے SRM سے طلب کردہ ہنگامی ماڈل دباؤ کے ساتھ. پروننگ، انفنٹرینگ اور علم حدیث کے ذریعے ماڈل سائز کو کم کرنا یا زیادہ درستی کے ساتھ کم کرنا۔ تاہم، ماڈل پیچیدگی اور حیاتیات کے درمیان تجارتی پیچیدگیوں کے درمیان ایک سخت چیلنج رہتا ہے۔

غیر ذمہ‌دارانہ اور کلینکی اعتماد

اسکے علاوہ ، اس بات کو بھی نمایاں کِیا جا سکتا ہے کہ یہ نہایت واضح ہو کہ اسکے بعد اُسے کیا کرنا چاہئے ۔ مثال کے طور پر ، واضح کریں کہ کیسے اس نے اپنی مرضی سے اسکے نقشے کو استعمال کِیا تھا ۔

عام آبادی

تربیتی ڈیٹا شمالی امریکا اور یورپی کوہاٹ سے آتا ہے، ممکنہ طور پر جینیاتی اور ماورای اختلافات کی نمائندگی کرتا ہے۔ ہوموجی ڈیٹا بیس پر تربیت یافتہ ماڈلز زیرِ عمل قلب بیماری، پیڈیا آبادیوں یا غیر معمولی طرزِ عمل کے نمونوں کے مریضوں میں ناکام ہو سکتے ہیں۔ کثرت نسلیاتی طور پر پیدا کرنے کی کوششیں بڑے پیمانے پر غیر منظم ڈیٹابیس کو قابلِِِِِِِِِِِِِِِِِِِِِِِِِِِعمل بنانے کے لیے ضروری ہیں۔

موجودہ تحقیق اور کلینکل انٹریکشن

FDA-Aplans Devices with Delvening

کئی تجارتی آلات اب گہری سیکھنے کے اجزاء مرتب کرتے ہیں. میڈٹریون کی ایل ایل سی ایلQ IIM داخلیبل نگرانی کے لیے ایک urnal نیٹ ورک استعمال کرتے ہیں، 97.4% مثبت پیشینگوئیوں کی قیمت۔ بوسٹن سائنسی سائنسی ایم ٹی ایم ایس ایس آئی کے رد عمل میں اضافہ کے لیے ایک سی این اے کی منظوری کو استعمال کرتا ہے۔

دُوردراز علاقوں میں نگرانی اور اناطولیہ

اسکے علاوہ ، گہرے سیکھنے کے نمونے کا اطلاق ار‌تھی‌میا آن‌سیٹ پر کرنے کیلئے کئے جا رہے ہیں ۔

الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز کیساتھ رابطہ

صابر تاریخ، لیسبئین نتائج اور امیجنگ کے ساتھ ڈیٹا کو ملانے سے کثیر المدوال ماڈل بنائے جاتے ہیں جو ایک ہی ماخذ کے تجزیہ سے باہر ہوتے ہیں.

مستقبل کی ہدایات

ذاتی طور پر آریہ سماج کے ماڈل تھے۔

دل کی ساخت میں انفرادی عدم توازن، چال چلنی راستوں اور pathology میں داخلی رکاوٹوں کی ضرورت ہوتی ہے۔دُورِ سیکھنے سے ہر مریض کے معمولِ ضرورت اور فعال تبدیلیوں کے مطابق مطابقت پیدا ہو سکتی ہے۔ Meta-consting اور چند گھنٹے سیکھنے کے بعد کمپیوٹر کی ریکارڈنگ کے عمل میں آنے کے لیے فوری طور پر کچھ گھنٹے لگتے ہیں، ابتدائی غلط معلومات کو کم کرنے کے بعد

قابلِ‌اعتماد اور قابلِ‌اعتماد AI

FDA کے A/MMD ایکشنشن منصوبہ کی نگرانی میں آنے والے مستقبل کے آلات میں فیصلہ کی گھڑیال پر انتہائی واضح معلومات شامل ہوں گی جو Audit-hoc. Concerf وضاحتیں -

Multamodal Senning اور Edge AI

اگلی نسل کے اوزار اضافی سینسرز : آبی حالت کے لیے عدم تبدیلی ، دل کی آوازوں کو زیریں حصہ دار خلیات سے اور فوٹوپی‌تھیسمگرافی (PPG) کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے. دلی سیکھنے کے نمونے جو ان اشاروں کو نہ صرف ارچ تہ کر سکتے ہیں بلکہ ان میں سے بہت سی توانائی کے استحکام کا اندازہ لگاتے ہیں (جیسے کہ توانائی کے دباؤ میں کمی واقع ہو سکتی ہے)۔

ماحولیاتی نظام

اوپن سرسید بیس بال اور چیلنج مقابلوں (مثلاً، فزکسNet/CinC tests) article processive processive provieum. ایک urbanive orium جوہر صنعت کار، تعلیمی مرکزوں اور ری ایکٹر کے درمیان میں طے کر سکتا ہے، ان کوششوں کو کم از کم حفاظتی معیار برقرار رکھنے کے دوران روک دیا جائے گا۔

کُنَّا

گہری سیکھنے سے متعلق معلومات ارِ‌مس‌تھی‌میا کے اوزاروں کے لئے ایک تبدیلی ترقی کی نمائندگی کرتی ہیں ، غیر واضح طور پر درستی ، متوازن اور قابلِ‌رسائی فکرمندی فراہم کرتی ہیں ۔ جب تک ڈیٹا نجی ، تجزیہ‌کاری ، تحقیقی تنازعات اور تحقیقی تناظر میں تیزی سے رکاوٹوں کو قابو میں رکھنے کے لئے مشکلات کھڑی نہیں ہیں ۔