Переваги нейронних мереж для лікарів та інших медичних працівників. Глибокі нейронні мережі (DNN) можуть допомагають інтерпретувати медичні сканування патологій, електрокардіограми та ендоскопію. Особлива увага приділяється радіології, а саме використанню нейронних мереж для аналізу рентгенівських зображень.Mar 25, 2021
В даний час ШНМ широко використовуються для медичних застосувань у різних дисциплінах медицини, особливо в кардіології. ШНМ широко застосовуються в діагностика, аналіз електронних сигналів, аналіз медичних зображень і радіологія. ШНМ використовували багато авторів для моделювання в медицині та клінічних дослідженнях.
Тепер ми можемо це зробити нейронні мережі стали інструментом діагностики захворювань серця – у Великобританії, наприклад, використовується в чотирьох лікарнях для профілактики інфаркту міокарда. Нейронні мережі також можна використовувати для прогнозування дії різних лікувальних процедур.
Техніка глибокого навчання CNN використовується в більшості аналізів медичних зображень ШІ, особливо для діагностики різних типів захворювань [15], таких як рак молочної залози, хвороба Альцгеймера, пухлини мозку [16] тощо [4,17]. Глибокі алгоритми на основі CNN досягли багатообіцяючих результатів в аналізі медичних зображень.
Нейронні мережі можна використовувати в медичній промисловості для пошуку закономірностей у медичних даних, таких як діагностика захворювання. Він функціонує, використовуючи набір вхідних даних, як-от симптоми пацієнта та медичні записи, для створення вихідних даних, як-от діагноз чи план лікування.
Штучні нейронні мережі є потужним інструментом щоб допомогти лікарям аналізувати, моделювати та осмислювати складні клінічні дані в широкому діапазоні медичних застосувань. Більшість застосувань штучних нейронних мереж у медицині є проблемами класифікації.
Медична візуалізація Наприклад, алгоритми глибокого навчання використовуються для виявлення діабетичної ретинопатії, раннє виявлення хвороби Альцгеймера та ультразвукове виявлення вузликів грудей. Завдяки новим досягненням у глибокому навчанні більшість патологічних та радіологічних зображень можна буде досліджувати в майбутньому.