Καθώς οι οργανισμοί υγείας συνεχίζουν να συλλέγουν και να αναλύουν μεγάλες ποσότητες ψηφιακών δεδομένων υγείας, ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και του μηχανικής μάθησης (ML) γίνεται όλο και πιο σημαντικός. Η ΤΝ έχει το δυνητικό να μεταμορφώσει αυτά τα δεδομένα σε ενέργειες και παρεμβάσεις που μπορούν να βελτιώσουν τα αποτελέσματα για τους ασθενείς και τη διαχείριση της υγείας. Για να αποκτήσουν αποτελέσματα μέσω της ΤΝ και της ΜΜ, οι ενδιαφερόμενοι φορείς της υγείας πρέπει να πλοηγηθούν σε έναν πολύπλοκο κόσμο εξελισσόμενου όρου και βέλτιστων πρακτικών.
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Η ΤΝ αναφέρεται γενικά στην ικανότητα των υπολογιστών να εκτελούν εργασίες που συνήθως συνδέονται με την ανθρώπινη νοημοσύνη. Στο πλαίσιο της υγείας, η ΤΝ χρησιμοποιείται για να ενισχύσει την ανθρώπινη νοημοσύνη αντί να την αντικαταστήσει. Τα εργαλεία ΤΝ βασίζονται σε αλγόριθμους, οι οποίοι είναι σύνολα οδηγιών που καθοδηγούν τους υπολογιστές στην εκτέλεση υπολογισμών ή την επίλυση προβλημάτων.
Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;
Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της ΤΝ που επικεντρώνεται στους αλγόριθμους που μαθαίνουν από πρότυπα στα δεδομένα χωρίς σαφή προγραμματισμό. Οι τεχνικές ΜΜ επιτρέπουν στους αλγόριθμους να κάνουν προβλέψεις και να αναγνωρίζουν πρότυπα βασιζόμενοι σε ετικοτημένα ή μη ετικοτημένα δεδομένα.
Τι είναι η Βαθιά Μάθηση;
Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο της ΜΜ που μιμείται τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι επεξεργάζονται πληροφορίες χρησιμοποιώντας τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANNs). Τα ANNs είναι στρωμένες αρχιτεκτονικές αλγορίθμων που εξάγουν πολύπλοκα πρότυπα από δεδομένα. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης μπορούν να είναι υπερβαλλομένοι, μη υπερβαλλόμενοι ή συνδυασμός και των δύο.