DEEP LEARNING FÜR DAS GESUNDHEITSWESEN: AI IN DIAGNOSE, BILDGEBUNG UND GENOMIK

Deep Learning, ein schnell fortschreitender Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), revolutioniert die Landschaft des Gesundheitswesens, indem er Maschinen in die Lage versetzt, komplexe Aufgaben wie Mustererkennung, Klassifizierung und Vorhersage mit bisher unerreichter Genauigkeit durchzuführen. Im Gegensatz zum traditionellen maschinellen Lernen, das sich stark auf die manuelle Extraktion von Merkmalen stützt, werden beim Deep Learning künstliche neuronale Netze eingesetzt, die automatisch aus großen Mengen von Rohdaten lernen können. Diese Fähigkeit hat es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Lösung einiger der kompliziertesten Probleme im Gesundheitswesen gemacht.Trotz der Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Datenschutz, der Interpretierbarkeit von Modellen und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sind die Vorteile des Deep Learning im Gesundheitswesen tiefgreifend. Es rationalisiert klinische Arbeitsabläufe, reduziert Diagnoseverzögerungen, unterstützt evidenzbasierte Entscheidungen und verbessert die Gesamtqualität der Versorgung. Die Forschung entwickelt sich weiter, und Deep Learning ist vielversprechend für die Bewältigung einiger der dringendsten Herausforderungen im globalen Gesundheitswesen - von der Früherkennung von Krankheiten und dem Management chronischer Erkrankungen bis hin zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und der Entwicklung von Medikamenten.

Autorentext

M. M. Vengateshwaran est professeur adjoint au département CSE du R.M.K. Engineering College, Inde.Dr. D. Naveen Raju est professeur associé au département CSE du R.M.K. Engineering College, Inde.Mme S. Kanimozhi travaille comme professeur adjoint au département CSE du R.M.K. Engineering College, Inde.