Використання штучного інтелекту для розв'язання задачі діагностики серцево-судинних захворювань
| Jazyk: | angličtina |
|---|---|
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
алгоритмы машинного обучения
искусственный интеллект глубинное обучение decision trees штучний інтелект deep learning k-nearest neighbor method artificial intelligence штучна нейронна мережа cardiovascular diseases k-метод ближайшего соседа серцево-судинні захворювання алгоритми машинного навчання machine learning algorithms дерева прийняття рішень глибинне навчання k-метод найближчого сусіда искусственная нейронная сеть сердечно-сосудистые заболевания artificial neural network деревья принятия решений |
| Zdroj: | Electronics and Control Systems; Vol. 2 No. 72 (2022); 9-13 Электроника и системы управления; Том 2 № 72 (2022); 9-13 Електроніка та системи управління; Том 2 № 72 (2022); 9-13 |
| ISSN: | 1990-5548 |
| Popis: | The article considers the feasibility of using artificial intelligence, artificial neural networks and machine learning in the tasks of classification and forecasting in the medical field. The directions in the field of health care in which artificial intelligence was used and the expediency of their use are considered. The analysis of the most frequent diseases among the population is made and the growth rate of diseases is shown. Proof of the success of neural networks when working with cardiovascular diseases, oncology, covid-19. Machine learning algorithms that can be used to create an intelligent system for diagnosing cardiovascular diseases are considered. The characteristics that are advisable to use when creating such a system are presented. The requirements for the creation of an intelligent system that would allow to increase the level of qualification of health care professionals through their interaction with artificial neural networks are formed. В статье рассмотрены вопросы целесообразности использования искусственного интеллекта, искусственных нейронных сетей и машинного обучения в задачах классификации и прогнозирования в медицинской сфере. Рассмотрены направления в сфере здравоохранения, в которых искусственный интеллект использовался и целесообразность их использования. Сделан анализ самых частых заболеваний среди населения и показаны темпы роста заболеваний. Доказана успешность работы нейронных сетей при работе с сердечно-сосудистыми заболеваниями, онкологией, Covid-19. Рассмотрены алгоритмы машинного обучения, которые могут использоваться при создании интеллектуальной системы диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Представлены характеристики, которые целесообразно использовать при создании такой системы. Сформированы требования для создания интеллектуальной системы, которая бы позволила повысить уровень квалификации специалистов сферы здравоохранения за счет их взаимодействия с искусственными нейронными сетями. У статті розглянуті питання доцільності використання штучного інтелекту, штучних нейронних мереж та машинного навчання в задачах класифікації та прогнозування в медичній сфері. Розглянуто напрямки у сфері охорони здоров'я, у яких штучний інтелект використовувався та доцільність їх використання. Зроблено аналіз найчастіших захворювань серед населення і показано темпи зростання захворювань. Доведення успішності роботи нейронних мереж при роботі з серцево-судинними захворюваннями, онкологією, Covid-19. Розглянуто алгоритми машинного навчання, що можуть використовуватися при створенні інтелектуальної системи діагностики серцево-судинних захворювань. Представлено характеристики, які доцільно використовувати при створенні такої системи. Сформовано вимоги для створення інтелектуальної системи яка б дозволила підвищити рівень кваліфікації спеціалістів сфери охорони здоров'я за рахунок їхньої взаємодії з штучними нейронними мережами. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|