تشخیص وضعیت بیماران مبتلا به هپاتیت C با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق CNN

یادگیری عمیق، به عنوان یکی از زیرشاخه های مهم هوش مصنوعی، قابلیت های فراوانی برای ارتقای سلامت انسان دارد. در سال های اخیر، این فناوری به طور گسترده ای برای تحلیل، پیش بینی و بهبود درمان های بیماران مورد توجه قرار گرفته است. در این مطالعه، از الگوریتم یادگیری عمیق شبکه عصبی پیچشی (CNN) و روش های پیش پردازش داده ها با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، برای پیش بینی وضعیت مرگ یا زندگی بیماران مبتلا به هپاتیت C استفاده شده است. هدف اصلی این پژوهش، کمک به پزشکان در اتخاذ تصمیمات درمانی دقیق تر و موثرتر است. نتایج به دست آمده از این پژوهش نشان می دهد که رویکرد پیشنهادی با دقت ۹۸% قادر به پیش بینی وضعیت بیماران هپاتیت C است. این دقت بالا، توانایی الگوریتم های یادگیری عمیق در تحلیل داده های حجیم و ارائه نتایج قابل اعتماد را به خوبی نشان می دهد. بر این اساس، استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی پیچشی می تواند نقش مهمی در پیش بینی و شخصی سازی درمان بیماران داشته باشد. این امر می تواند به طور قابل توجهی به بهبود بهداشت و سلامت جامعه کمک کند، چرا که با دقت بالاتری می توان وضعیت بیماران را پیش بینی و درمان های مناسب تری ارائه داد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی ، الگوریتم CNN ، هپاتیت C