تکنیک‌های یادگیری ماشین در تشخیص بیماری‌های هوش مصنوعی
یادگیری ماشین یکی از فنون مهم در زمینه هوش مصنوعی است که در تشخیص بیماری‌های مختلف نقش مهمی ایفا می‌کند. یکی از تکنیک‌های یادگیری ماشین در این زمینه، شبکه‌های عصبی است. شبکه‌های عصبی مصنوعی مدل‌هایی هستند که ساختاری مشابه با شبکه‌های عصبی انسان دارند و توسط الگوریتم‌های یادگیری مشابه با یادگیری انسان عمل می‌کنند.
یکی دیگر از تکنیک‌های مهم در تشخیص بیماری‌ها در هوش مصنوعی، درخت تصمیم است. درخت تصمیم یک مدل یادگیری ماشین است که با استفاده از مجموعه‌ای از سوال‌ها، بیماری را تشخیص می‌دهد. در این تکنیک، برای هر نمونه از داده، از سرتاسر شبکه مسیرهایی برای رسیدن به گره‌های تصمیم مختلف ایجاد می‌شود و در نهایت بیماری بر اساس مسیری که به گره‌های بیماری هدایت می‌شود تشخیص داده می‌شود.
تکنیک دیگری که در تشخیص بیماری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، پشتیبان وکتور ماشین است. پشتیبان وکتور ماشین یک الگوریتم یادگیری ماشین است که با استفاده از توابع ریاضی، داده‌ها را در فضای بعدی نمایش می‌دهد و سپس با استفاده از یک سطح تصمیم‌گیری، بیماری را تشخیص می‌دهد.
تکنیک دیگری که در هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌شود، ماشین بردار پشتیبان است. در این تکنیک نیز، داده‌ها در فضای بعدی نمایش داده می‌شوند و با استفاده از تابعی فازی، بین دو کلاس اصلی (بیمار و سالم) تصمیم‌گیری صورت می‌گیرد.
همچنین، شبکه‌های عصبی کانولوشنی نیز در تشخیص بیماری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. این شبکه‌ها با استفاده از فیلترهای کانولوشنی و لایه‌هایی از شبکه‌های عصبی، داده‌های ورودی از جمله عکس‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند و بر اساس الگوریتم‌های یادگیری پیش‌بینی می‌کنند.
در مجموع، تکنیک‌های یادگیری ماشین، ابزارهای قدرتمندی برای تشخیص بیماری‌های هوش مصنوعی هستند. استفاده از این تکنیک‌ها می‌تواند به دقت تشخیص و زمان صرفه‌جویی بسیاری در تشخیص بیماری‌ها کمک کند.
منابع:
1. \A comprehensive review on applications of machine learning techniques in IoT enabled healthcare\Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., Dong, Y., Li, H., Ma, S., ... & Lv, H. (2017)
2. \Machine learning for medical diagnosis: history, state of the art and perspective\Kotsiantis, S., Kanellopoulos, D., & Pintelas, P. (2007)
3. \Machine learning techniques for early detection of heart disease\Gupta, R., Arora, V., & Sureka, A. (2018)