|
Tibbiy tasvirlar tasvirini tahlil qilish
|
| bet | 163/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tibbiy tasvirlar tasvirini tahlil qilish:
MRI va KT skanerlash: skanerlash natijalarini avtomatik talqin qilish uchun neyron tarmoqlarni o‘rgatish uchun Tensorflow va PyTorch kabi Python kutubxonalaridan foydalanish.
Shishlarni aniqlash: AI tasvirlardagi o‘smalarni avtomatik aniqlash va tasniflashda yordam berishi mumkin.
Kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish:
Tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish: Python elektron tibbiy yozuvlar (emr), laboratoriya ma’lumotlari va rasm ma’lumotlari kabi tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun ishlatiladi.
Kasalliklarni bashorat qilish: mashinali o‘qitish modellari diabet, yurak-qon tomir kasalliklari va boshqalar kabi turli kasalliklar xavfini bashorat qilishi mumkin.
Tibbiy rasmlarni tasvirni qayta ishlash:
Tibbiy tasvirlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun OpenCV va PyDICOM kabi kutubxonalardan foydalanish.
Neyron tarmoqlari, shu jumladan konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) saratonni avtomatik tashxislash, rentgen va mrida patologiyalarni aniqlash va organlarni segmentatsiyalash uchun qo‘llaniladi.
Matn ma’lumotlarini tahlil qilish:
Tibbiy yozuvlar, hisobotlar va adabiyotlarni tahlil qilish uchun tabiiy tildan (NLP) foydalanish.
Tibbiy matnlardan asosiy ma’lumotlarni avtomatik ravishda olish uchun ma’lumot olish tizimlarini ishlab chiqish.
Kasalliklarni bashorat qilish:
Tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish va yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan kasalliklarni bashorat qilish uchun mashinali o‘qitish algoritmlarini qo‘llash.
Surunkali kasalliklarni bashorat qilish va bemorlarning ahvolini kuzatish uchun vaqt qatorlaridan foydalanish.
Shaxsiylashtirilgan tibbiyot:
Genetik ma’lumotlarni tahlil qilish va ba’zi dori-darmonlarga javobni bashorat qilish uchun mashinali o‘qitish algoritmlaridan foydalanish.
Muayyan bemor uchun eng samarali va xavfsiz davolanishni tanlash uchun modellarni yaratish.
Qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari:
Tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish asosida shifokorlarga tavsiyalar va qarorlarni qo‘llab-quvvatlovchi tizimlarni ishlab chiqish.
Tibbiy test natijalarini avtomatik talqin qilish uchun AI texnologiyalaridan foydalanish.
|
| |
