بررسی عملکرد یادگیری عمیق و تاثیر آن بر پزشکی هوشمند

یادگیری عمیق به عنوان زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین در سال های اخیر به ابزاری قدرتمند در حوزه پزشکی هوشمند تبدیل شده است. این مقاله به بررسی تاثیر یادگیری عمیق بر بهبود تشخیص و درمان بیماری ها می پردازد. با استفاده از شبکه های عصبی پیچیده، الگوریتم های یادگیری عمیق قادرند الگوهای غیر مستقیم و پیچیده ای را در داده های پزشکی کشف کنند، که این امر منجر به پیش بینی دقیق تر و زودهنگام بیماری ها می شود. در این مطالعه، ما به تجزیه و تحلیل عملکرد مدل های یادگیری عمیق در وظایف مختلف پزشکی از جمله تشخیص تصاویر پزشکی، پردازش زبان طبیعی در سوابق پزشکی، و پیش بینی نتایج درمان می پردازیم. همچنین چالش های موجود در پیاده سازی این تکنیک ها از جمله نیاز به داده های با کیفیت بالا، تفسیر نتایج و نگرانی های مربوط به حریم خصوصی را بررسی خواهیم کرد. نتایج نشان می دهند که با وجود چالش ها، یادگیری عمیق به طور چشمگیری ظرفیت بهبود خدمات پزشکی و شخصی سازی درمان ها را دارا می باشد.

کلیدواژه ها:

پردازش زبان طبیعی ، پزشکی هوشمند ، پیش بینی نتایج ، درمان ، تشخیص بیماری ، یادگیری عمیق