استفاده از تکنیک های هوشمند و یادگیری عمیق در پردازش و بهینه سازی انواع داده های پزشکی

تقریبا از چهار دهه پیش یادگیری عمیق و داده های پزشکی در حال تکامل و تغذیه یکدیگرند. گستردگی، پیچیدگی و رشد روزافزونداده های پزشکی، توسعه روش های جدید یادگیری عمیق را منجر شده است و کاربرد این روش در داده های زیست پزشکی،اکتشافات علمی و راه حل های عملی را دربر داشته است. پیشرفت های انتزاعی در زیست و تکنولوژی های زیستی حجم بسیار زیادیاز داده های زیستی و فیزیولوژیک را ایجاد کرده است، از جمله تصویرهای پزشکی، الکتروانسفالوگرافی، نقشه های ژنوم و توالیپروتئینی. یادگیری عمیق به کمک این داده ها منجر به تسهیل درک ما نسبت به سلامت و بیماری انسان می شود. در این راستا،یادگیری ماشین و در راس آن یادگیری عمیق موفقیت های فراوانی کسب کردهاند و در زمینه های مختلف علمی کاربرد داشته اند.طبقه بندی تصاویر پزشکی از جمله کاربردهای مهم یادگیری ماشین است که کمک شایانی به سیستم های تصمیم یار پزشکی نمودهاست تا پزشکان بتوانند در مراحل اولیه بیماری های مختلف را شناسایی کنند و در جهت درمان بیماران اقدام نمایند. الگوریتم هایمبتنی بر یادگیری عمیق که از شبکه های عصبی مصنوعی توسعه پیدا کردهاند، توانایی بالایی برای استخراج کردن ویژگی والگوهای یادگیری از داده های پیچیده از خود نشان دادهاند. بنابراین استفاده از تکنیک های هوشمند و یادگیری عمیق در پردازش وبهینه سازی داده های پزشکی، می تواند بهبود قابل توجهی در تشخیص، پیشگیری و درمان بیماری ها داشته باشد. این تکنیک هامی توانند به دقت بالاتر و سرعت بیشتر در تحلیل داده های پزشکی کمک کنند و در نتیجه، بهبود در تصمیم گیری های پزشکی وافزایش کیفیت مراقبت از بیماران را به همراه داشته باشند

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، داده های پزشکی ، تکنیک های هوشمند ، تصاویر ، بیماران