Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 19(273)
Рубрика журнала: Информационные технологии
Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4, скачать журнал часть 5, скачать журнал часть 6, скачать журнал часть 7, скачать журнал часть 8, скачать журнал часть 9, скачать журнал часть 10, скачать журнал часть 11
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN MEDICAL RESEARCH
Dias Galiev
student; Department of Information and Communication Technologies, Kokshetau University. Sh. Ualikhanov,
Kazakhstan, Kokshetau
Gulshat Muradilova
scientific supervisor, lecturer, Kokshetau University them. Sh. Ualikhanov,
Kazakhstan, Kokshetau
АННОТАЦИЯ
Данная статья исследует роль нейронных сетей в медицине. Обсуждаются возможности и преимущества использования нейронных сетей в процессе обучения, а также методы их эффективного применения для улучшения качества образования.
ABSTRACT
This article explores the role of neural networks in medicine. The possibilities and advantages of using neural networks in the learning process are discussed, as well as methods for their effective use to improve the quality of education.
Ключевые слова: нейронные сети, медицина, искусственный интеллект.
Keywords: neural networks, medicine, artificial intelligence.
Нейронная сеть представляет собой метод в области искусственного интеллекта, который обучает компьютеры обрабатывать данные аналогично человеческому мозгу. Она основана на глубоком обучении, процессе машинного обучения, который использует слоистую структуру взаимосвязанных узлов или нейронов, аналогичную организации человеческого мозга. Это создает адаптивную систему, позволяющую компьютерам учиться на своих ошибках и постепенно улучшать свои навыки. Таким образом, искусственные нейронные сети стремятся решать сложные задачи, такие как суммирование текстов или распознавание лиц, с высокой точностью.
Сегодня использование нейронных сетей широко распространено в создании умных систем, включая область медицины, благодаря их обучаемости. Механизм работы искусственных нейронных сетей воспроизводит биологический принцип функционирования. В цифровом варианте нейронная сеть представляет собой граф с тремя или более слоями нейронов, которые связаны между собой.
При обучении входные нейроны получают данные, которые обрабатываются на внутренних слоях нейросети, а результаты выводятся на выход. Если результат не удовлетворяет ожиданиям исследователей, они корректируют веса связей и повторно обучают сеть. Эффективность процесса и достоверность результатов зависят от объема входных данных: чем больше данных, тем лучше.
Нейронные сети могут использоваться в медицине разнообразными способами. Например, пациент описывает свои симптомы, а нейронная сеть анализирует тысячи или миллионы медицинских карточек других пациентов, чтобы предположить возможное заболевание у текущего. Однако нейронная сеть не может с абсолютной уверенностью утверждать диагноз; она лишь предполагает его на основе анализа данных о симптомах и медицинских историях других пациентов.
Сегодня на основе нейронных сетей создано множество технологий для медицины, и некоторые из них уже успешно применяются в клиниках по всему миру. Давайте рассмотрим применение нейронных сетей в медицине и как они охватывают несколько ключевых областей:
Анализ медицинских изображений: Нейронные сети используются для выявления и классификации патологий на различных типах медицинских изображений, включая рентгенограммы, компьютерные томографии, магнитно-резонансные изображения и ультразвуковые сканирования. Это включает в себя диагностику рака, определение степени прогрессирования заболевания и помощь в планировании хирургических вмешательств.
Анализ медицинских текстов: Нейронные сети применяются для обработки и анализа медицинских текстов, таких как клинические записи, отчеты об исследованиях и научные статьи. Они помогают извлекать информацию, делать прогнозы о заболеваниях и разрабатывать индивидуализированные планы лечения.
Прогнозирование заболеваний и результатов лечения: Нейронные сети используются для анализа медицинских данных с целью прогнозирования заболеваний, оценки рисков исходов лечения и определения эффективности используемых терапевтических методов.
Персонализированная медицина: Нейронные сети помогают разрабатывать индивидуализированные подходы к лечению, учитывая генетические особенности пациента, его медицинскую историю и другие факторы, что позволяет повысить эффективность и безопасность медицинского вмешательства.
Медицинская робототехника: Нейронные сети применяются для управления медицинскими роботами, такими как хирургические системы и роботы для проведения диагностических и лечебных процедур. Применение нейронных сетей в медицине представляет собой перспективный и многогранный подход, который существенно расширяет возможности диагностики, лечения и ухода за пациентами. От анализа медицинских изображений и текстов, до прогнозирования заболеваний и персонализированной медицины, нейронные сети демонстрируют свой потенциал в улучшении медицинской практики. Эти технологии уже успешно применяются в клинической практике и продолжают развиваться, открывая новые возможности для улучшения качества здравоохранения и результатов лечения. Развитие нейронных сетей в медицине требует дальнейших исследований и интеграции с медицинскими практиками для максимальной реализации их потенциала в обеспечении заботы о здоровье людей. Таким образом, очевидна целесообразность использования этих современных средств коммуникации в обучении.
Список литературы:
- Рекомендации по политике в области нейронных сетей в медицине [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://center2m.ru/ai-medicine (дата обращения: 7.05.2024)
- Голицына И.Н., Половникова Н.Л. Образовательные технологии. – 2001. – № 3. – Стр. 87-93.
- Самохина Н.В. Использование мобильных технологий при обучении нейронным сетям развитие и поиск новых методических моделей [Электронный ресурс] // Фундаментальные исследование журнал. – М., 2014. – № 6. – 592 с. – Режим доступа: www.cyberlininka.ru.
Оставить комментарий