En omfattande mängd information är för närvarande tillgänglig för kliniska specialister, allt från detaljer om kliniska symptom till olika typer av biokemiska data och utgångar av avbildningsutrustning. Varje typ av data ger information som måste utvärderas och tilldelas en särskild patologi under den diagnostiska processen. För att effektivisera den diagnostiska processen i dagliga rutin och undvika feldiagnos, artificiell intelligens metoder (särskilt datorstödd diagnos och artificiella neurala nätverk) kan användas. Dessa adaptiva inlärningsalgoritmer kan hantera olika typer av medicinsk data och integrera dem i kategoriserade utgångar. I den här artikeln går vi kort igenom och diskuterar filosofi, förmåga och begränsningar av artificiella neurala nätverk vid medicinsk diagnos genom utvalda exempel.
Även om artificiella neurala nätverk har flera fördelar jämfört med medicinsk diagnos, Amato et al. har visat filosofi, kapacitet och begränsningar genom utvalda exempel på medicinska data REF.
Artificial neural networks in medical diagnosis
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Applied Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}