کاربرد فناوری های هوش مصنوعی در تشخیص و پیش بینی عوارض دیابت: یک مرور جامع

دیابت یکی از شایع ترین بیماری های متابولیک مزمن است که عوارض متعدد قلبی، عصبی، کلیوی و چشمی را به همراه دارد. پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی، رویکردهای نوینی را برای تحلیل داده های پیچیده پزشکی و بهبود تشخیص زودهنگام و پیش بینی پیشرفت عوارض دیابت فراهم کرده است. به کارگیری الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در داده های بالینی، تصویربرداری پزشکی، علائم حیاتی و سوابق بیماران، موجب افزایش دقت و سرعت تصمیم گیری های بالینی شده است. مدل های مبتنی بر شبکه های عصبی، در تشخیص رتینوپاتی دیابتی، نوروپاتی، نفروپاتی و عوارض قلبی عملکرد قابل قبولی نشان داده اند. با وجود این پیشرفت ها، چالش هایی مانند کیفیت داده ها، توازن نمونه ها، تفسیرپذیری مدل ها و نیاز به ارزیابی های بالینی گسترده همچنان وجود دارد. توسعه ابزارهای قابل اطمینان و کاربردی در محیط های بالینی، می تواند گامی موثر در جهت مدیریت هوشمند بیماران دیابتی و کاهش بار اقتصادی و انسانی بیماری باشد.

کلیدواژه ها:

دیابت ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، تشخیص زودهنگام ، پیش بینی عوارض ، یادگیری عمیق ، سلامت هوشمند