У світі сучасних технологій збільшенням обсягу та аналізом великої кількості цифрових даних у сфері охорони здоров’я роль штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) стає дедалі важливішою. Штучний інтелект має потенціал трансформувати ці дані у дієві інсайти, які можуть призвести до покращення результатів для пацієнтів та управління системою охорони здоров’я. З метою ефективного використання сили штучного інтелекту та машинного навчання, учасники системи охорони здоров’я мають пристосовуватися до складного ландшафту, яким є надто швидко змінювана термінологія та найкращі практики.
Що таке Штучний Інтелект?
Штучний інтелект широко відноситься до здатності комп’ютерів виконувати завдання, які зазвичай пов’язані з людським інтелектом. У контексті медицини, штучний інтелект використовується для підвищення людського інтелекту, а не для його заміни. Інструменти штучного інтелекту базуються на алгоритмах, які є наборами інструкцій, що направляють комп’ютери на виконання обчислень або вирішення проблем. Ці алгоритми можуть бути розділені за їхніми можливостями, такими як машинне навчання, глибоке навчання, комп’ютерне зору, обробка природної мови та генеративний штучний інтелект.
Що таке Машинне Навчання?
Машинне навчання є підгрупою штучного інтелекту, яка акцентується на алгоритмах навчання на основі патернів у даних без явного програмування. Техніки машинного навчання дозволяють алгоритмам робити прогнози та визначати патерни на основі даних з відомими або неіdentifікованими мітками. Надзорове навчання передбачає тренування алгоритмів на даних з мітками для визнання конкретних патернів. Ненадзорове навчання використовує дані без міток для виявлення неідентифікованих патернів. Навчання за підсиленням використовує зворотний зв’язок для тренування алгоритмів на основі систем винагород.
Частковий Поглиблений Навчання?
Поглиблене навчання є підгрупою машинного навчання, яка моделює те, як люди обробляють інформацію за допомогою штучних нейронних мереж (ANNs). ANNs є шарованими алгоритмічними архітектурами, які витягують складні патерни з даних. Алгоритми поглибленого навчання можуть бути надзоровими, ненадзоровими або комбінованими. Існують різні типи алгоритмів глибокого навчання, які використовуються в охороні здоров’я, включно з глибокими нейронними мережами (DNN), згортковими нейронними мережами (CNN), рекурентними нейронними мережами (RNN) та генеративними адверсарськими мережами (GANs).
ЧАП
Як може бути використаний Штучний Інтелект у сфері охорони здоров’я?
Відповідь: Штучний інтелект може бути використаний для підвищення клінічної підтримки у прийнятті рішень, аналізу медичних зображень, управління здоров’ям населення та точної медицини.
Які виклики існують у реалізації Штучного Інтелекту в охороні здоров’я?
Відповідь: Організаціям здоров’я необхідно пристосовуватися до постійно змінюваного ландшафту термінології та найкращих практик, забезпечувати управління, прозорість та співпрацю, вирішувати питання щодо конфіденційності та безпеки даних.
В чому відмінність між Штучним Інтелектом та підсиленим інтелектом?
Відповідь: Штучний інтелект описує здатність комп’ютерів виконувати завдання, пов’язані з людським інтелектом, тоді як підсилений інтелект акцентує на допоміжній ролі штучного інтелекту у поліпшенні людського інтелекту.
Яке майбутнє у Штучного Інтелекту в охороні здоров’я?
Відповідь: Штучний інтелект має потенціал для революції в галузі охорони здоров’я, поліпшення результатів для пацієнтів, оптимізації процесів та просування інновацій у медичних дослідженнях та лікуванні.
Джерело: HealthITAnalytics.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar