نوآوری در مدیریت برای توسعه پایدار

Kolnegar Private Media (Management Innovation for Sustainable Development)

26 شهریور 1403 10:26 ب.ظ

الگوریتم یادگیری ماشینی از طریق تجزیه و تحلیل زبان با دقت تشخیص بیماری 98٪

الگوریتم یادگیری ماشینی از طریق تجزیه و تحلیل زبان با دقت تشخیص بیماری 98٪

13 آگوست 2024

یک الگوریتم پیشگامانه یادگیری ماشینی با تجزیه و تحلیل رنگ زبان انسان، دقت قابل توجه 98 درصدی را در تشخیص بیماری های مختلف نشان داده است.

این الگوریتم کامپیوتری که توسط محققان دانشگاه فنی میانه (MTU) در عراق و دانشگاه استرالیای جنوبی (UniSA) توسعه یافته است، پیشرفت قابل توجهی را در تشخیص پزشکی نشان می دهد و روش های سنتی را با فناوری مدرن پیوند می دهد.

سیستم تصویربرداری از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل رنگ زبان استفاده می‌کند، روشی که ریشه در طب سنتی چینی دارد، جایی که ظاهر زبان مدت‌هاست نشان‌دهنده سلامت کلی در نظر گرفته می‌شود.

با بررسی رنگ، شکل و ضخامت زبان، این الگوریتم می‌تواند طیف وسیعی از شرایط را شناسایی کند، از جمله دیابت، سکته مغزی، کم خونی، آسم، مشکلات کبد و کیسه صفرا، COVID-19 و بیماری‌های مختلف عروقی و گوارشی.

در یک سری آزمایش، تیم تحقیقاتی الگوریتم یادگیری ماشین را با استفاده از 5260 تصویر زبان آموزش دادند.

این تصاویر برای آموزش الگوریتم یادگیری ماشینی برای تشخیص دقیق و پیش‌بینی وجود بیماری‌های خاص بر اساس رنگ زبان مورد استفاده قرار گرفتند.این مدل با 60 تصویر از بیماران در دو بیمارستان آموزشی خاورمیانه آزمایش شد و تقریباً در هر موردی رنگ زبان را با تشخیص صحیح مطابقت داد.

این مطالعه پتانسیل هوش مصنوعی برای متحول کردن روش‌های تشخیصی را برجسته می‌کند. دانشیار علی الناجی از MTU و UniSA، نویسنده ارشد این مطالعه، تأکید کرد که هوش مصنوعی اساساً یک روش تشخیصی 2000 ساله را مدرن می کند.

الناجی توضیح داد: «رنگ، شکل و ضخامت زبان می‌تواند وضعیت سلامتی زیادی را نشان دهد. -19 مورد از جمله موارد دیگر.

یافته های این مطالعه نشان می دهد که تشخیص بیماری می تواند در آینده قابل دسترسی تر و کارآمدتر شود.

یکی از نویسندگان پروفسور Javaan Chahl از UniSA اشاره کرد که این تیم در نظر دارد از فناوری تلفن هوشمند برای تشخیص مبتنی بر زبان استفاده کند.

این به افراد این امکان را می‌دهد که ارزیابی‌های سلامتی را در زمان واقعی فقط با استفاده از تلفن خود دریافت کنند و مراقبت‌های بهداشتی را به ویژه در مناطق دورافتاده یا محروم‌تر در دسترس‌تر می‌سازد.

چاهل افزود: «این نتایج تأیید می‌کند که آنالیز زبان رایانه‌ای روشی ایمن، کارآمد، کاربرپسند و مقرون‌به‌صرفه برای غربالگری بیماری است که از روش‌های مدرن با یک عمل قرن‌ها پشتیبانی می‌کند».

همانطور که فناوری به تکامل خود ادامه می دهد، این الگوریتم یادگیری ماشینی گام مهمی را در ادغام هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی روزمره نشان می دهد.این سیستم با ترکیب تکنیک های تشخیصی باستانی با هوش مصنوعی پیشرفته، ابزار نویدبخش جدیدی را برای تشخیص و مدیریت زودهنگام بیماری ارائه می دهد.

پتانسیل استفاده گسترده از طریق پلتفرم‌های در دسترس مانند تلفن‌های هوشمند می‌تواند مراقبت‌های بهداشتی را دموکراتیک کند، تشخیص‌های سریع و دقیق را برای میلیون‌ها نفر در سراسر جهان ارائه کند، در نهایت نتایج سلامتی را بهبود بخشد و بار سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی را کاهش دهد.

آیا این نوشته برایتان مفید بود؟

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *