بررسی روشهای یادگیری عمیق در تشخیص بیماری اختلال نقص توجه و بیش فعالی

اختلال نقص توجه و بیش فعالی یکی از شایع ترین اختلالات عصبی رفتاری است که کودکان و بزرگسالان را تحت تاثیر قرار میدهد و میتواند به مشکلاتی در تمرکز، کنترل رفتار و فعالیتهای روزمره منجر شود. تشخیص دقیق و به موقع این اختلال از اهمیت بالایی برخوردار است چرا که میتواند به بهبود کیفیت زندگی مبتلایان و تسهیل در مدیریت علائم آن کمک کند. با پیشرفت تکنولوژی و ظهور هوش مصنوعی، به ویژه مدلهای یادگیری عمیق، فرصتهای جدیدی برای تشخیص دقیقتر و سریعتر بیش فعالی فراهم شده است. استفاده از هوش مصنوعی و تکنیکهای یادگیری عمیق در تشخیص بیش فعالی میتواند نقش مهمی در بهبود فرآیندهای تشخیصی و درمانی داشته باشد و به بهبود زندگی افراد مبتلا کمک کند. این مدلها با توانایی بینظیر خود در تحلیل و تفسیر حجم وسیعی از دادههای پیچیده، از جمله تصاویر مغزی (مانند MRI) و سیگنالهای الکتروانسفالوگرافی (EEG) میتوانند الگوهای نهفته ای را شناسایی کنند که به تشخیص این اختلال کمک میکنند. این روشها به دلیل قدرت بالای خود در استخراج ویژگیهای پیچیده و تحلیل دادههای چند بعدی قابلیت دقت بالاتری نسبت به روشهای سنتی دارند. با این حال استفاده از تکنیکهای یادگیری عمیق با چالشها و محدودیتهایی همراه است از جمله این چالشها میتوان به نیاز به دادههای گسترده و متنوع برای آموزش مدلها، پیچیدگی و هزینههای بالای تهیه تصاویر و سیگنالهای مورد نیاز و همچنین مشکلات مرتبط با تفسیر نتایج به دست آمده از این مدلها اشاره کرد. این مقاله ضمن بررسی دقیق مزایا و دقت بالای مدلهای یادگیری عمیق در تشخیص بیش فعالی، به چالشها و محدودیتهای موجود در این حوزه میپردازد و راهکارهایی برای بهبود و توسعه بیشتر این روشها ارائه میدهد.

کلیدواژه ها:

اختلال نقص توجه و بیش فعالی ، یادگیری عمیق