مهمترین کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه پزشکی و سلامت

نقش یادگیری عمیق در صنعت
هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق مدتی است که توجه زیادی را به خود جلب کرده است. این فناوری ها در صنایع مختلف مانند خرده فروشی، امور مالی، گردشگری، تولید، مراقبت های بهداشتی و غیره انقلابی ایجاد کرده است. بهداشت و درمان یکی از این دسته از صنایع است که بیشترین کاربرد را برای این فناوری ها دارد. از آنجا که سلامت در اولویت است، متخصصان پزشکی به طور مستمر در تلاش هستند تا راه هایی را برای پیاده سازی فناوری های جدید و ارائه نتایج موثر بیابند.
یادگیری عمیق در مراقبت های بهداشتی برنامه های راهگشا را ارائه می دهد. یادگیری عمیق حجم عظیمی از داده ها، از جمله سوابق بیماران، گزارشات پزشکی و سوابق بیمه را جمع آوری می کند و از شبکه های عصبی برای ارائه بهترین نتایج استفاده می کند. یادگیری عمیق در پزشکی و سلامت می تواند فرصت ها و الگوهای پنهان را در داده های بالینی، آشکار کند و به پزشکان در درمان خوب بیماران کمک کند.
مزایای یادگیری عمیق
به عبارت ساده، یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است. یادگیری عمیق مشکلاتی را حل می کند که با یادگیری ماشین حل شدنی نبود. یادگیری عمیق از شبکه های عصبی برای افزایش کار محاسباتی و ارائه نتایج دقیق استفاده می کند. برخی از کاربردهای باورنکردنی یادگیری عمیق عبارتند از پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار، تشخیص چهره. به عنوان مثال، وقتی عکسی را با دوست خود در فیس بوک بارگذاری می کنید، فیس بوک به طور خودکار دوست شما را برچسب گذاری می کند و نام او را به شما پیشنهاد می دهد. فیس بوک از تکنیک های یادگیری عمیق برای تشخیص چهره استفاده می کند. تکنیک های یادگیری عمیق زبان های گفتاری انسان را درک کرده و آنها را به متن تبدیل می کند. در آینده، یادگیری عمیق، با همکاری اینترنت اشیا، ممکن است هزاران نوآوری پیشگامانه را خلق کنند.
یادگیری عمیق در حوزه سلامت
یادگیری عمیق به متخصصان و محققان پزشکی کمک می کند تا فرصت های پنهان در داده ها را کشف کرده و به صنعت مراقبت های بهداشتی و سلامت بهتر خدمت کنند. یادگیری عمیق در حوزه سلامت، تجزیه و تحلیل دقیق هر بیماری را در اختیار پزشکان قرار می دهد و به آنها کمک می کند تا بهتر فرآیند درمان را انجام دهند. بنابراین تصمیمات پزشکی بهتری را در پی دارد. در ادامه به 5 مورد از ممهترین کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه پزشکی و سلامت اشاره می شود:
تجویز داروی مناسب
یادگیری عمیق در مراقبت های بهداشتی به کشف داروها و توسعه آنها کمک می کند. این فناوری سابقه پزشکی بیمار را تجزیه و تحلیل کرده و بهترین درمان را برای آنها ارائه می دهد. علاوه بر این، این فناوری از علائم و آزمایشات بیمار بینش می گیرد.
تصویربرداری پزشکی
تکنیک های تصویربرداری پزشکی مانند اسکن MRI، سی تی اسکن، نوار قلب، برای تشخیص بیماری های مخوف مانند بیماری های قلبی، سرطان، تومور مغزی استفاده می شود. از این رو، یادگیری عمیق به پزشکان کمک می کند تا بیماری را بهتر تجزیه و تحلیل کرده و بهترین درمان را برای بیماران ارائه دهند.
تقلب دربیمه
از یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل ادعاهای کلاهبرداری بیمه درمانی استفاده می شود. با تجزیه و تحلیل پیش بینی، می تواند ادعاهای کلاهبرداری را که احتمال دارد در آینده رخ دهد، پیش بینی کند. علاوه بر این، یادگیری عمیق به صنعت بیمه کمک می کند تا تخفیف و پیشنهاداتی را برای بیماران مورد نظر خود ارائه دهد.
بیماری آلزایمر
آلزایمر یکی از چالش های مهم صنعت پزشکی است. از تکنیک یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری آلزایمر در مراحل اولیه استفاده می شود.
ژنوم
از تکنیک یادگیری عمیق برای درک ژنوم و کمک به بیماران برای کسب اطلاعات در مورد بیماری هایی که ممکن است بر آنها تأثیر بگذارد، استفاده می شود. یادگیری عمیق آینده امیدوار کننده ای در زمینه ژنومیک و صنعت بیمه دارد. انتلیک می گوید که آنها از تکنیک یادگیری عمیق برای سریعتر و دقیقتر ساختن پزشکان استفاده می کنند. Cellscope از تکنیک یادگیری عمیق استفاده می کند و به والدین کمک می کند تا سلامت فرزندان خود را از طریق یک دستگاه هوشمند در زمان واقعی کنترل کنند. بنابراین ملاقات های مکرر با پزشک را به حداقل می رساند. یادگیری عمیق در مراقبت های بهداشتی می تواند کاربردهای شگفت انگیزی را در اختیار پزشکان و بیماران قرار دهد. به پزشکان کمک می کند تا درمان های پزشکی بهتری انجام دهند.
دیدگاهتان را بنویسید