بررسی نقش هوش مصنوعی در بهبود مدیریت بیماری دیابت

مرور مطالعات انجام شده با استفاده از مدلهای مختلف برای تشخیص بیماری دیابت .معرفی چالش ها و فرصت های تحقیقاتی آینده در زمینه تشخیص بیماری دیابت .تحلیل بهترین مدلها براساس داده های ورودی . کلمات کلیدی " دیابت " یا دیابت نوع ۲ یا دیابت نوع ۱، "هوش مصنوعی "، "یادگیری ما شین "، " شبکه های عصبی "، "تشخیص "، "پیش بینی "، "ما شین بردار پشتیبان"، "غربالگری " و " سبک زندگی و مراقبت از خود و عوارض مرتبط با دیابت " برای جستجوی مقالات استفاده شدند. این کلیدواژهها در پایگاههای داده استنادی مختلفی مانندIEEE ، Elsevier، Springer،Web of Science ،PubMed ، Ar×iv و همچنین از Google Scholar برای جستجوی بیشتر ا ستفاده شد و از بین ۵۰ مقاله ۲۰مقاله مورد بررسی و تجزیه و تحلیل قرار گرفت . هوش مصنوعی در تشخیص دیابت ، می تواند با ا ستفاده از تکنیک های یادگیری ما شین و پردازش دادههای کلینیکی ، آزمایش های خون، تصاویر پزشکی و حتی دادههای حاصل از دستگاههای پوشیدنی مانند سنسورهای قند خون، الگوهای خطر را شناسایی کند. می تواند به تجزیه وتحلیل تصاویر شبکیه چشم بپردازد و با دقت بالایی وجود یا شدت رتینوپاتی دیابتی را تشخیص دهد. با بررسی سوابق پزشکی ، دادههای زیستی و رفتارهای روزانه بیمار (مانند فعالیت فیزیکی و رژیم غذایی )، قادر است پیش بینی کند که آیا یک بیمار دیابتی به عوارض خاصی مانند نار سایی کلیه یا بیماری های قلبی مبتلا خواهد شد یا خیر.در مدیریت دیابت این سیستم ها به طور مداوم سطح قند خون بیمار را اندازه گیری می کنند و در صورت تشخیص افت یا افزایش ناگهانی قند خون، به بیمار و تیم پزشکی هشدار می دهند. ا ستفاده از هوش مصنوعی در مدیریت بیماری دیابت به عنوان یکی از پیشرفت های چشمگیر در حوزه مراقبت های بهداشتی ، توانسته است تا حد زیادی به بهبود تشخیص ، پیش بینی ، پیشگیری و درمان این بیماری کمک کند.

کلیدواژه ها:

دیابت ، هوش مصنوعی ، تشخیص ، پیش بینی ، مدیریت ، یادگیری ماشین ، شبکه های عصبی