Krooninen sairaus

Tietokone on yksi hyödyllisiä työkaluja nykymaailmassa ja se on sen merkitys jokaisen sektorin. Tänään, ilman tietokonetta, ei työ on mahdollista. Sisällyttäminen tietokoneen terveysalalla on ollut yhä kasvava prosessi ja nyt siitä tulee hyödyllinen ja pakollinen väline potilaiden hoidossa. Käytännössä kaikilla osa diagnoosi prosessi, jollakin tavalla sisältää tietokoneiden avulla sähköisen potilastiedot, lääketieteen kuvastoa, ja laboratoriokokeita ja niin edelleen. Radiologian, tietokoneavusteinen diagnoosi (CAD) on menettelyjä lääkkeitä, jotka auttavat lääkäreitä tulkinnassa lääketieteellisten kuvien. Toteuttaminen kuvantamismenetelmät Röntgentilojen, MRI jne CAD-järjestelmä auttaa skannata digitaalisia kuvia. Tämä järjestelmä on yleensä ainoastaan ​​tehdä näkyvään rakenteisiin ja osiin. CAD toimii työkaluna, mitä kutsutaan Näyttöön perustuva kliinisen päätöksenteon tueksi.

Tietokoneavusteinen diagnoosi on suhteellisen nuoria monitieteinen teknologia yhdistää elementtejä tekoälyä ja digitaalisen kuvan kulkue säteilyä kuva käsittely. Erottuva soveltaminen CAD on havaitseminen kasvain. Esimerkiksi jotkut terveys yritys ja sairaalat käyttävät CAD ennaltaehkäisevän lääkärintarkastuksia mammografian havaitseminen polyypit paksusuolessa ja keuhkosyövän. Kun CAD työkalu, jossa yhdistyvät kaikki tarvittavat tiedot auttamaan diagnosointiin prosessi, ei enää olla puutetta toiminnan koordinointia kaikkien asiaan havainnot. Kaikki kirjaa potilaiden ja kliinisten tutkimusten lehtiartikkelit tärkeä rooli diagnosointiin ja käsittelyprosessia. Kun suuri määrä tietoa olemme tänään ei oireita sairauksien ei ole enää elinkelpoinen diagnosoida ja hoitaa potilasta pelkästään oireiden perusteella niillä päivä he ovat nähneet.

Nykyään tietokoneavusteinen diagnoosi lääketieteellisen kuvantamisen lla on suuri merkitys havaitsemiseen ja diagnosointiin lukuisia sairauksia. Vuodesta anatominen tietoa molekyyli- ja solutason ilmaisuja, lääketieteellinen kuvantaminen tarjoaa suoran visualisoinnin tarkoittaa nähdä läpi ihmiskehon ja tarkkailla minuutin anatomisia muutoksia ja biologisten prosessien ominaista erilaisia ​​fyysisiä ja biologisia parametrejä. Silti, koska eri subjektiivisia tekijöitä ja rajoitetun analyysi aikaa ja työkaluja, se on melko yleinen, että eri lääkärit voivat keksiä erilaisia ​​tulkintoja, jotka johtavat eri diagnooseja. Lisäksi saman joukon lääketieteellisen kuvantamisen, lääkäri voi antaa eri diagnoosin tuloksia eri aikoina.

uutettu ominaisuuksia voidaan nyt integroida diagnoosi käyttämällä päätöksenteon algoritmi , jossa valintoja, jotka vaihtelevat sääntöön perustuvia malleja perinteiseen tilastollisen analyysin suositumpi tekoälyä tekniikoita, kuten neuroverkot ja geneettiset algoritmit. Käyttämällä tietokoneavusteisen diagnoosi lääketieteellisen kuvantamisen, tulo sukupolvi on automatisoitu, ja että se on toistettavissa ja voimakas. Joitakin tekniikoita edustavat tekstuuri perusteella spektrin ominaisuudet kuvan. Muut on perustuva malli tekniikoita, jotka analysoivat koostumus tunnistamalla sopivan mallin, joka heijastaa aiempaa tietoa siitä, millaista kuvaa analysoitavaa. On textural ominaisuuksia, jotka kuvaavat paikallisen kuvan tilastot ja muut, jotka kuvaavat maailmanlaajuisia tilastoja.