Abstract-Med en massiv tillströmning av multimodala data, har dataanalysernas roll i hälsoinformatik vuxit snabbt under det senaste årtiondet. Detta har också lett till ett ökat intresse för att skapa analytiska, datadrivna modeller baserade på maskininlärning i hälsoinformatik. Djupt lärande, en teknik med sin grund i artificiella neurala nätverk, växer fram under de senaste åren som ett kraftfullt verktyg för maskininlärning, lovar att omforma framtiden för artificiell intelligens. Snabba förbättringar i beräkningskraft, snabb datalagring och parallellisering har också bidragit till ett snabbt upptag av tekniken utöver dess prediktiva kraft och förmåga att generera automatiskt optimerade funktioner på hög nivå och semantisk tolkning från ingångsdata. Denna artikel presenterar en omfattande uppdaterad översyn av forskning som använder djupt lärande i hälsoinformatik, ger en kritisk analys av den relativa förtjänsten, och potentiella fallgropar av tekniken samt dess framtidsutsikter. Dokumentet fokuserar främst på viktiga tillämpningar av djupinlärning inom områdena translationell bioinformatik, medicinsk avbildning, genomträngande avkänning, medicinsk informatik och folkhälsa.
Artikel REF fokuserar på viktiga tillämpningar inom djupinlärning, särskilt inom bioinformatik, medicinsk avbildning, medicinsk informatik och folkhälsa.
Deep Learning for Health Informatics
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}