Tibbiy diagnostikaga yordam berish fani: Ekspert tizimlaridan mashinada o'rganilgan modellargacha

Klinik holat simulyatsiyasi: Biz turli kasalliklarga asoslangan klinik vinyetkalarni yaratish uchun [ 6 ] da tasvirlangan simulyatsiya algoritmidan foydalandik . Simulyator topilmalarni klinik vinyetka yaratilgan tegishli kasallik bilan aloqasi asosida takroriy namuna oldi. Quyidagi rasmda ikkita kasallikka mos keladigan simulyatsiya qilingan misollar ko'rsatilgan: o'tkir virusli gepatit va o'tkir septik artrit.

Ekspert tizimidan simulyatsiya qilingan klinik holatlarga misollar. Har bir kasallik uchun rasmda ikkita mumkin bo'lgan klinik ko'rinish ko'rsatilgan.
Modellashtirish tanlovlari va natijalari : Biz tashxisni tasniflash vazifasi sifatida qo'ydik va turli modellashtirish yondashuvlari bilan tajriba o'tkazdik. Quyidagi rasmda siz modelni o'rgatish boshqa yondashuvlarga nisbatan aniqlikni keskin oshirganini ko'rishingiz mumkin, shu jumladan ekspert tizimidan olingan grafikda ehtimollik xulosasi va ekspert tizimining xulosa chiqarish mexanizmini ishga tushirish.

Differensial diagnostika algoritmlarining ishlashini taqqoslash
Xuddi shunday, bizning chuqur neyron tarmog'imiz logistik regressiya kabi chiziqli modellarga qaraganda ancha yaxshi edi. Bu umuman ajablanarli emas, chunki chuqurroq tarmoq kasalliklarni tushuntirish uchun topilmalar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni o'rganishga imkon beradi. Shuningdek, rasmdan ko'rishingiz mumkinki, bizning yakuniy o'rganilgan modelimiz tashxis paytida shovqinga nisbatan ancha chidamli. Bu, ayniqsa, model haqiqiy tibbiy yordam ko'rsatuvchi provayderlarga yordam berish uchun joylashtirilganda muhim xususiyatdir; bunday sozlamada modelga kirishlar shovqinli bo'lishi mumkin (va ehtimol bo'ladi). Ushbu usul ekspert tizimlarining imkoniyatlarini qanday umumlashtirishi va kengaytirishi mumkinligiga yana bir dalil sifatida biz qo'shimcha ma'lumotlar manbalarini qo'shish orqali kasalliklar qamrovini kengaytirishimiz va mavjud kasalliklarni aniqroq modellashtirishimiz mumkinligini ko'rsatdik.
Xulosa
Xo'sh, bularning barchasi nimani anglatadi? Bu erda tasvirlangan ish, biz uchun, ular uzoq vaqt davomida yashab kelgan statik va biroz mo'rt dunyodan o'z-o'zini takomillashtirish diagnostika tizimlarida oldinga hayajonli va diskret qadamdir. Shuni qo'shimcha qilish kerakki, biz ushbu turdagi usullar sun'iy intellektni tadqiq qilishning hayajonli sohasi ekanligini his qilamiz, chunki ular AI tadqiqotining sababiy shakllarini so'nggi o'n yil ichida chuqur o'rganishning yanada aniqlik va shovqinga chidamliligiga erishish uchun kiritilgan katta bosqichli funktsiyalar bilan aralashtirish imkoniyatlarini taqdim etadi. . Shuningdek, biz ushbu yondashuv turli xil, ammo o'zaro bog'liq ma'lumotlar to'plamlarini birlashtira oladigan sozlamalarda qimmatli vosita bo'lishi mumkinligini aniqladik.
Oldinda bizni tibbiy diagnostika sifati va bemorlarning natijalarini sezilarli darajada yaxshilashi kerak bo'lgan juda hayajonli izlanishlar kutib turibdi, natijada bu dunyoni " hech kim o'z hayoti davomida diagnostika xatosini boshdan kechirmasligi kerak" qiladi. ”
Agar har bir inson uchun dunyodagi eng yaxshi sog'liqni saqlash xizmatini kengaytirish missiyasi sizni hayajonlantirsa va siz AI tadqiqotlaridagi ushbu hayajonli yutuqlarga hissa qo'shish imkoniyatini istasangiz, bizning martaba sahifamizga tashrif buyuring yoki bevosita bog'laning.