کاربرد شبکه های مولد تخاصمی GANدر بازسازی داده های پزشکی گمشده در افزایش دقت بیماری ها

در سال های اخیر، کیفیت و کامل بودن داده های پزشکی به عنوان یکی از عوامل تعیین کننده در دقت تشخیص بیماری ها و کارایی سامانه های هوشمند تشخیصی مورد توجه جدی قرار گرفته است. با این حال، داده های پزشکی در عمل اغلب با چالش هایی نظیر فقدان داده، نویز، ثبت ناقص سیگنال ها و محدودیت های فنی یا انسانی در فرایند جمع آوری مواجه اند. این مسئله به ویژه در حوزه هایی مانند تصویربرداری پزشکی، سیگنال های زیستی و پرونده های سلامت الکترونیک می تواند منجر به کاهش دقت مدل های تشخیصی و افزایش خطاهای بالینی شود. در این میان، بهره گیری از رویکردهای پیشرفته یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های مولد تخاصمی (GAN)، به عنوان راهکاری نوین برای بازسازی داده های پزشکی گمشده مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته است.شبکه های مولد تخاصمی با تکیه بر سازوکار رقابتی میان شبکه مولد و شبکه تمایزبخش، قادرند الگوهای پیچیده و توزیع آماری داده های پزشکی واقعی را بیاموزند و نمونه های بازسازی شده ای با شباهت بالا به داده های واقعی تولید کنند. این قابلیت، امکان بازسازی داده های ناقص یا از دست رفته را فراهم کرده و می تواند به بهبود کیفیت مجموعه داده های آموزشی و افزایش کارایی الگوریتم های تشخیص بیماری منجر شود. پژوهش حاضر با هدف بررسی کاربرد شبکه های مولد تخاصمی در بازسازی داده های پزشکی گمشده و تحلیل تاثیر آن بر افزایش دقت تشخیص بیماری ها انجام شده است.یافته های مطالعات پیشین نشان می دهد که استفاده از GANها در بازسازی تصاویر پزشکی، سیگنال های فیزیولوژیک و داده های بالینی، علاوه بر کاهش سوگیری داده ها، موجب افزایش پایداری و تعمیم پذیری مدل های تشخیصی شده است. همچنین، این رویکرد می تواند نقش موثری در کاهش وابستگی به داده های پرهزینه و دشوار بالینی ایفا کند. در مجموع، نتایج حاکی از آن است که شبکه های مولد تخاصمی ظرفیت بالایی برای ارتقای دقت تشخیص بیماری ها از طریق بازسازی هوشمند داده های پزشکی گمشده دارند و می توانند به عنوان ابزاری راهبردی در توسعه سامانه های تشخیص پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند.

کلیدواژه ها:

شبکه های مولد تخاصمی ، بازسازی داده های پزشکی ، داده های گمشده ، یادگیری عمیق ، تشخیص بیماری