معرفی

در زمینه پزشکی، هوش مصنوعی (AI) در درجه اول بر توسعه الگوریتم‌ها و فناوری‌ها برای تعیین اینکه آیا یک سیستم در تشخیص بیماری به درستی رفتار می‌کند یا خیر، تمرکز دارد. تشخیص پزشکی یک بیماری یا وضعیتی است که علائم و نشانه های فرد را توضیح می دهد. به طور معمول، اطلاعات تشخیصی از تاریخچه پزشکی و معاینه فیزیکی بیمار جمع آوری می شود. از آنجایی که بسیاری از نشانه ها و علائم نامشخص هستند، تشخیص فقط توسط متخصصان بهداشتی آموزش دیده انجام می شود که اغلب دشوار است. در نتیجه، کشورهای فاقد متخصصان بهداشتی کافی، مانند کشورهای در حال توسعه مانند بنگلادش و هند، در ارائه روش‌های تشخیصی مناسب برای بیشترین تعداد بیماران خود با مشکلاتی مواجه هستند. علاوه بر این، روش‌های تشخیصی اغلب به آزمایش‌های پزشکی نیاز دارند که افراد کم‌درآمد اغلب آن را گران و غیرقابل‌قبول می‌دانند.

از آنجایی که انسان ها مستعد خطا هستند، جای تعجب نیست که تشخیص بیش از حد در بیماران بیشتر اتفاق بیفتد. تشخیص بیش از حد می تواند مشکلاتی مانند درمان غیر ضروری را ایجاد کند که می تواند تأثیر جدی بر سلامتی و مالی فرد داشته باشد. طبق گزارش آکادمی ملی علوم، مهندسی و پزشکی در سال 2015، اکثر افراد حداقل یک بار در طول زندگی خود با یک خطای تشخیصی مواجه می شوند. عوامل زیادی وجود دارد که بر تشخیص اشتباه تأثیر می گذارد، از جمله فقدان علائم مناسب، که اغلب غیرقابل توجه هستند، شرایط بیماری نادر، و بیماری هایی که به اشتباه از توجه نادیده گرفته می شوند.

یادگیری ماشینی (ML) تقریباً در همه جا وجود دارد، از فناوری پیشرفته (به عنوان مثال تلفن همراه، رایانه و روباتیک) تا مراقبت های بهداشتی (یعنی تشخیص بیماری و ایمنی). یادگیری ماشینی در زمینه های مختلف از جمله تشخیص بیماری در مراقبت های بهداشتی به طور فزاینده ای محبوب می شود. بسیاری از محققان و پزشکان نوید تشخیص بیماری مبتنی بر یادگیری ماشین (MLBDD) را نشان می‌دهند که ارزان و صرفه‌جویی در زمان است. فرآیندهای تشخیصی سنتی پرهزینه، زمان بر هستند و اغلب نیاز به مداخله انسانی دارند. در حالی که توانایی‌های افراد تکنیک‌های تشخیص سنتی را محدود می‌کند، سیستم‌های مبتنی بر ml چنین محدودیت‌هایی ندارند و ماشین‌ها مانند انسان‌ها خسته نمی‌شوند. در نتیجه، روشی برای تشخیص بیماری‌هایی که بیش از تعداد بیمارانی است که به طور غیرمنتظره در مراقبت‌های بهداشتی مراجعه می‌کنند، توسعه یابد. داده های پزشکی مانند تصاویر (مانند اشعه ایکس، MRI) و داده های جدولی (به عنوان مثال وضعیت بیمار، سن و جنسیت) هنگام ساخت سیستم های MLBDD استفاده می شود.

فواید سیستانچ برای کلیه ما

یادگیری ماشینی (ML) زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که از داده ها به عنوان منبع ورودی استفاده می کند. نتایج به دست آمده با استفاده از توابع ریاضی از پیش تعیین شده (طبقه بندی یا رگرسیون) اغلب برای انسان دشوار است. به عنوان مثال، با استفاده از ML، یافتن سلول‌های بدخیم در تصاویر میکروسکوپی اغلب ساده‌تر است، که اغلب انجام آن با مشاهده تصاویر یک چالش است. علاوه بر این، به لطف پیشرفت در یادگیری عمیق (شکلی از یادگیری ماشینی)، مطالعات اخیر نشان داده است که MLBD بیش از 90 درصد دقیق است. بیماری آلزایمر، نارسایی قلبی، سرطان سینه و ذات الریه تنها تعدادی از بیماری هایی هستند که یادگیری ماشینی ممکن است قادر به شناسایی آنها باشد. ظهور الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در زمینه تشخیص بیماری، کاربرد این فناوری را در زمینه پزشکی نشان می‌دهد.

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌ها در مشکلات یادگیری ماشینی در پزشکی، مانند عدم تعادل داده‌ها، تفسیر یادگیری ماشین، و اخلاق یادگیری ماشین، تنها چند مورد از بسیاری از حوزه‌های چالش‌برانگیز هستند که باید به سادگی مورد توجه قرار گیرند. این مقاله مروری بر کاربردهای جدید یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در تشخیص بیماری ها ارائه می دهد و مروری بر تحولات در این زمینه برای روشن کردن روندها، رویکردها و مسائل فعلی در یادگیری ماشین در تشخیص بیماری ارائه می دهد. ما با مروری بر چندین رویکرد به تکنیک‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق و همچنین معماری‌های خاص برای تشخیص و طبقه‌بندی اشکال مختلف تشخیص بیماری شروع می‌کنیم.

برای دریافت اینجا کلیک کنیدتاثیر عصاره سیستانچ بر کلیه ما

با استفاده از نتایج روش‌های ریاضی و آماری که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی یاد بگیرند، این پیشرفت مهم برای اولین بار در سال 1959 شناسایی شد، زمانی که آرتور ساموئل یادگیری تجربی را برای یادگیری ماشین و الگوریتم‌های تشخیص الگو در بازی‌ها پیشنهاد کرد.

اصل اصلی ML یادگیری از داده ها به منظور پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس وظایف محوله است.

به لطف تکنیک های یادگیری ماشینی (ML)، بسیاری از کارهای وقت گیر اکنون می توانند به سرعت و با حداقل تلاش انجام شوند. با گسترش تصاعدی توان رایانه و ظرفیت داده، آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی مبتنی بر داده برای پیش‌بینی نتایج با دقت تقریباً عالی به طور فزاینده‌ای آسان شده است. تعدادی از مقالات طیف گسترده ای از کلاس های روش های ML را ارائه می دهند. با این حال، الگوریتم های ML را می توان به چندین زیر گروه، بر اساس روش های مختلف یادگیری، تقسیم کرد

اهمیت کلیه ما:

کلیهیکی از اندام های مهم بدن انسان است، از طریق تولید ادرار برای حذف متابولیت ها، بدن نیازی به دفع مواد زائد ندارد، آب و الکترولیت های بدن را تنظیم و حفظ می کند، تعادل اسید و باز، در تنظیم فشار خون شرکت می کند. خون سازی و سایر عملکردهای فیزیولوژیکی هنگامی که عملکرد کلیه آسیب می بیند، زندگی انسان را به خطر می اندازد، که اهمیت محافظت از عملکرد کلیه را نشان می دهد، کلیه همچنین دارای عملکرد غدد درون ریز وفشار خون را تنظیم می کند, خون سازیsورشد مغز استخوانوسایر عملکردهای فیزیولوژیکی.

سیستانچ

وضعیت فعلی بیماری کلیوی:

کنفرانس مناقشه‌های KDIGO (بیماری کلیوی: بهبود نتایج جهانی) در مورد مراقبت‌های حمایتی نیاز زیادی به مراقبت‌های حمایتی برای بیماران مبتلا به بیماری کلیوی را تشخیص داد.hبار بالای علائم جسمی و روانی اجتماعی، کاهش امید به زندگی و بار بالای بیماری های همراه است، اما اشاره کرد که مراقبت های حمایتی کمتر مورد استفاده قرار می گیرد. این دیدگاه از کمیته راهبری ائتلاف برای مراقبت‌های حمایتی از بیماران کلیوی، توصیه‌های ملی و بین‌المللی پیشنهادی را برای بهبود مراقبت‌های حمایتی برای بیماران جدی مبتلا به نارسایی کلیوی یا نزدیک به آن بررسی می‌کند و از تغییرات فوری سیاست‌ها حمایت می‌کند.

راههای تسکین بیماری کلیوی:

دومین اجلاس جهانی سلامت کلیه انجمن بین المللی نفرولوژی برگزار شدsخدمات مراقبت برتر که اغلب به عنوان مترادف برای تسکین دهنده استفاده می شود و اکثر بیماران و متخصصان مراقبت های بهداشتی ترجیح می دهند، از جمله مدیریت فعال پزشکی بدون دیالیز، "عنصر اساسی" مراقبت جامع کلیه، اما تا حد زیادی در ایالات متحده در دسترس نیست. ممکن است دیالیز نباشدبه نفع همه بیمارانی است که به شدت بیمار هستند، به ویژه آنهایی که مسن‌تر با بیماری‌های همراه، ضعف، یا زوال عقل هستند یا زمان صرف شده برای دیالیز را بسیار سنگین می‌دانند. با این حال، در غیاب یک مسیر سازمان یافته برای مدیریت فعال پزشکی بدون دیالیز، پزشکان، بیماران و اعضای خانواده ممکن است مدیریت پزشکی را به عنوان "هیچ کاری انجام نمی دهند" درک کنند و ممکن است برای شروع دیالیز برای ارائه برخی مراقبت ها تحت فشار باشند. مراقبت های حمایتی بیمار محور است. پروژه اجماع ملی برای مراقبت تسکینی با کیفیت، انجمن ملی کیفیت و سایر سازمان ها مراقبت تسکینی را به عنوان "مراقبت با محوریت بیمار و خانواده که با پیش بینی، پیشگیری و درمان رنج کیفیت زندگی را بهینه می کند" تعریف کرده اند.

عصاره سیستانچ

در چین،داروی سنتی چینیحامل تجربه و دانش نظری مردم چین باستان در مبارزه با بیماری ها است. این یک سیستم نظری پزشکی است که به تدریج از طریق تمرین پزشکی طولانی مدت تحت هدایت ماتریالیسم ساده باستانی و دیالکتیک خود به خود شکل گرفته و توسعه یافته است.سیستانچبه عنوان نوعی طب سنتی چینی، می تواند به طور موثر بیماری کلیوی را تسکین دهد.

چیزی در موردسیستانچ:

تابع:

اولاً، می تواند کمبود یانگ کلیه، کمبود اسپرم و خون ناشی از درد و ضعف کمر و زانو، بی حالی، ترس از سرما و سرما، ناتوانی جنسی و اسپرم زایی، ناباروری سرد قصر و غیره را درمان کند.

ثانیاً، می توان آن را برای درمان کمبود چی کلیه، ترشی کمر و زانو، از دست دادن حافظه، سرگیجه، وزوز گوش و ضعف اندام، اغلب با دانه های Schisandra، poria و Cuscuta استفاده کرد.

دستورات دارویی:

کمبود یین، آتش سوزی و اسهال مدفوعنباید گرفته شود.

زنان باردار و شیرده: اگر باردار هستید، قصد بارداری دارید یا در حال شیردهی هستید، لطفاً به پزشک خود اطلاع دهید و بپرسید که آیا می توانید از طب چینی برای درمان استفاده کنید.

فرزندان: دارو برای کودکان باید تحت نظر پزشک و بزرگسالان تجویز شود.

لطفا دارو را به درستی نگه دارید و داروی خود را به دیگران ندهید.

منابع

1. مک فی، اس جی; پاپاداکیس، MA; Rabow, MW (Eds.) تشخیص و درمان پزشکی فعلی. McGraw-Hill Medical: نیویورک، نیویورک، ایالات متحده آمریکا، 2010.

2. احسن، م.م. احد، ام تی; سوما، FA; پل، اس. چاودری، آ. لونا، SA; یزدان، MMS; رحمان، ع. صدیق، ز. Huebner, P. تشخیص SARS-CoV-2 از اشعه ایکس قفسه سینه با استفاده از هوش مصنوعی. دسترسی IEEE 2021، 9، 35501–35513.

3. Coon, ER; کوینونز، RA; مویر، VA; شرودر، تشخیص بیش از حد AR: چگونه اجبار ما برای تشخیص ممکن است به کودکان آسیب برساند. اطفال 2014، 134، 1013-1023.

4. بلوغ، EP; میلر، بی تی؛ Ball, JR بهبود تشخیص در مراقبت های بهداشتی. مطبوعات ملی آکادمیک: واشنگتن، دی سی، ایالات متحده آمریکا، 2015.

5. احسن، م.م. Siddique, Z. تشخیص بیماری قلبی مبتنی بر یادگیری ماشینی: مروری بر ادبیات سیستماتیک. arXiv 2021, arXiv:2112.06459.

6. احسن، م.م. ای علم، ت. ترافالیس، تی. مدل Huebner، P. Deep MLP-CNN با استفاده از داده‌های مختلط برای تمایز بین بیماران COVID-19 و Non-COVID-19. تقارن 2020، 12، 1526.

7. استافورد، آی. کلرمن، ام. ماسوتو، ای. بیتی، آر. مک آرتور، بی. انیس، اس. بررسی سیستماتیک کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در بیماری‌های خودایمنی. رقم NPJ. پزشکی 2020، 3، 1-11.

8. احسن، م.م. گوپتا، KD; اسلام، م.م. سن، اس. رحمان، م. Shakhawat Hossain، M. COVID-19 تشخیص علائم بر اساس nasnetmobile با هوش مصنوعی قابل توضیح با استفاده از روش‌های تصویربرداری مختلف. ماخ فرا گرفتن. دانستن اضافی 2020، 2، 490–504.

9. Samuel, AL برخی از مطالعات در یادگیری ماشین با استفاده از بازی چکرز. IBM J. Res. توسعه دهنده 1959، 3، 210-229.

10. Brownlee, J. تسلط بر یادگیری ماشین با پایتون. ماخ فرا گرفتن. Mastery Pty Ltd. 2016, 527, 100–120.

11. . حسین، اچ. امام، م.م. علی، ع.ا. Suganthan، PN تکنیک های یادگیری عمیق و ماشینی برای سرطان سینه مبتنی بر تصویربرداری پزشکی: یک بررسی جامع. سیستم خبره Appl. 2021, 167, 114161.