Cơ Sở Lý Thuyết Của Trí Tuệ Nhân Tạo (Ai) Làm Luận Văn

Bài viết Cơ Sở Lý Thuyết Của Trí Tuệ Nhân Tạo (Ai) Làm Luận Văn được chúng tôi chia sẻ lên đây để giúp các bạn có thêm tài liệu tham khảo hữu ích khi làm bài luận văn thạc sĩ về Trí Tuệ Nhân Tạo (Ai). Trong giai đoạn mà khoa học máy tính phát triển mạnh mẽ như hiện nay thì trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: artificial intelligence), có khả năng bắt chước các chức năng “nhận thức” mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như “học tập” và “giải quyết vấn đề”..chính vè thế nên trí tuệ nhân tạo góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống của con người. Đây cũng là lý do mà Trí Tuệ Nhân Tạo (Ai) được nhiều bạn học viên chọn làm đề tài tốt nghiệp cho bài luận văn của mình.

Nếu như xem qua nội dung bài viết duới đây mà những bạn chưa tìm được khuynh hướng cho mình thì hay liên hệ ngay với chúng tôi Zalo / tele : 0909232620 đề được tư vấn và tương hỗ dịch vụ viết luận văn thạc sĩ tốt nhất bạn nhé .

1. Định nghĩa Trí Tuệ Nhân Tạo ( Ai )

Trí tuệ nhân tạo ( AI ) là một thuật ngữ chỉ việc con người tăng trưởng những ứng dụng trên máy tính được cho phép máy tính hoàn toàn có thể tự động hóa thực thi những hành vi mưu trí như con người. Trong khi AI hoàn toàn có thể được phân loại theo nhiều cách, định nghĩa được sử dụng nhiều nhất chia AI thành 2 loại lớn : AI mạnh và AI yếu. AI mạnh đề cập đến khái niệm rằng máy móc hoàn toàn có thể tự tâm lý và triển khai những tác vụ, giống như con người, với rất ít hoặc không có sự tương tác của con người. Điều này đã được miêu tả trong những bộ phim và truyền hình nổi tiếng. AI yếu được chú trọng hơn nhiều và tiếp tục được sử dụng. Mục tiêu của nó là xử lý một trách nhiệm đơn cử, ví dụ điển hình như tìm đường tốt nhất trên điện thoại cảm ứng mưu trí của bạn hoặc sử dụng ứng dụng yêu cầu nhạc hoặc phim dựa trên sở trường thích nghi của bạn. [ 11 ]

Bên cạnh đó, AI còn có nhiều tiềm năng to lớn để khám phá, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống chuyên gia, giọng nói, lập kế hoạch và robot, cùng nhiều thứ khác. [12]

2. Lịch sử tăng trưởng, khoanh vùng phạm vi ứng dụng của AI

Trong nửa đầu thế kỷ 20, khoa học viễn tưởng đã làm cho quốc tế quen thuộc với khái niệm robot mưu trí nhân tạo. Vào những năm 1950, tất cả chúng ta đã có một thế hệ những nhà khoa học, nhà toán học và triết học với khái niệm trí tuệ nhân tạo ( hay AI ), trong đó có Alan Turing, nhà khoa học trẻ tuổi người Anh đã mày mò ra năng lực toán học của trí tuệ nhân tạo và cho ra bài báo năm 1950, ông đã đàm đạo về cách sản xuất máy mưu trí và cách kiểm tra trí mưu trí. [ 13 ]
Năm năm sau, khái niệm vật chứng được khởi tạo trải qua Allen Newell, Cliff Shaw và Herbert Simon’s, Nhà kim chỉ nan logic. The Logic Theorist là một chương trình được phong cách thiết kế để bắt chước những kiến thức và kỹ năng xử lý yếu tố của một con người và được hỗ trợ vốn bởi Công ty Cổ phần Nghiên cứu và Phát triển ( RAND ). Nó được nhiều người coi là chương trình trí tuệ nhân tạo tiên phong và đã được trình diễn tại Dự án Nghiên cứu Mùa hè Dartmouth về Trí tuệ Nhân tạo ( DSRPAI ) do John McCarthy và Marvin Minsky tổ chức triển khai vào năm 1956. Mặc dù sự kiện này chưa thống nhất được chiêu thức tiêu chuẩn cho nghành nghề dịch vụ AI nhưng lại là yếu tố xúc tác cho hai mươi năm nghiên cứu và điều tra tiếp theo của trí tuệ nhân tạo. [ 13 ]
Từ năm 1957 đến năm 1974, AI tăng trưởng can đảm và mạnh mẽ. Máy tính hoàn toàn có thể tàng trữ nhiều thông tin hơn và trở nên nhanh hơn, rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn. Các thuật toán học máy cũng được cải tổ và mọi người trở nên tốt hơn trong việc biết nên vận dụng thuật toán nào cho yếu tố của họ. Nghiên cứu bị chậm lại hơn 10 năm do AI thiếu sức mạnh thống kê giám sát. [ 14 ]
Vào những năm 1980, AI đã được kích hoạt lại bởi hai nguồn : sự lan rộng ra của bộ công cụ thuật toán và tăng cường quỹ. John Hopfield và David Rumelhart đã thông dụng những kỹ thuật “ học sâu ” được cho phép máy tính học bằng cách sử dụng kinh nghiệm tay nghề. Hệ thống chuyên viên đã được sử dụng thoáng đãng trong những ngành công nghiệp. nhà nước Nhật Bản đã hỗ trợ vốn rất nhiều cho những mạng lưới hệ thống chuyên viên và những nỗ lực tương quan đến AI khác như một phần của Dự án Máy tính Thế hệ thứ Năm ( FGCP ) của họ. Từ năm 1982 – 1990, họ đã góp vốn đầu tư 400 triệu đô la với tiềm năng cách mạng hóa quy trình giải quyết và xử lý máy tính, thực thi lập trình logic và cải thiện trí mưu trí nhân tạo. Thật không may, hầu hết những tiềm năng đầy tham vọng đã không được phân phối. Những tác động ảnh hưởng gián tiếp của FGCP đã truyền cảm hứng cho một thế hệ kỹ sư và nhà khoa học trẻ kĩ năng. Bất chấp việc hỗ trợ vốn của FGCP không còn nữa, và AI không còn được chú ý quan tâm nữa. [ 13 ]
Thế nhưng trong trường hợp không có sự hỗ trợ vốn của chính phủ nước nhà và sự thổi phồng của công chúng, AI lại tăng trưởng can đảm và mạnh mẽ. Trong những năm 1990 và 2000, nhiều tiềm năng quan trọng của trí tuệ nhân tạo đã đạt được. Năm 1997, đương kim vô địch cờ vua quốc tế kiêm đại sư Gary Kasparov đã bị vượt mặt bởi IBM’s Deep Blue, một chương trình máy tính chơi cờ. Trận đấu được công bố thoáng rộng này là lần tiên phong một nhà đương kim vô địch cờ vua quốc tế để thua máy tính và đóng vai trò là một bước tiến lớn so với một chương trình ra quyết định hành động mưu trí nhân tạo. Cùng năm đó, ứng dụng nhận dạng giọng nói do Dragon Systems tăng trưởng đã được tiến hành trên Windows. Đây là một bước tiến lớn nữa nhưng theo hướng nỗ lực lý giải ngôn từ nói. Có vẻ như không có sự cố nào mà máy móc không hề giải quyết và xử lý. Ngay cả cảm hứng của con người cũng là một game show công minh vật chứng là Kismet, một robot do Cynthia Breazeal tăng trưởng hoàn toàn có thể nhận ra và biểu lộ cảm hứng. [ 13 ]
Hiện nay tất cả chúng ta đang sống trong thời đại của “ tài liệu lớn ”, thời đại mà tất cả chúng ta có năng lực tích lũy một lượng lớn thông tin quá cồng kềnh so với một người để giải quyết và xử lý. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghành này đã khá hiệu suất cao trong một số ít ngành công nghiệp như công nghệ tiên tiến, ngân hàng nhà nước, tiếp thị và vui chơi. [ 13 ]

3. Cơ sở kim chỉ nan, khoa học của chiêu thức

Bộ não con người có một số ít năng lực làm cho nó trở nên độc lạ, gồm có nhận thức, học tập, xử lý yếu tố, ra quyết định hành động, trừu tượng hóa và khái quát hóa ngôn từ, phát minh sáng tạo, nhận dạng mẫu, dự báo và hơn thế nữa. Thông minh là năng lực hiểu một yếu tố hoặc yếu tố và bằng cách vận dụng kỹ năng và kiến thức trước đó, xử lý nó. Trí tuệ nhân tạo ( AI ) là việc sử dụng máy móc để thực thi những quy trình tiến độ bắt chước năng lực này. AI tích hợp nhiều tính năng nhận thức để cảm nhận, nhận thức và thực thi những trách nhiệm. [ 11 ]
Nghiên cứu AI và những ứng dụng của nó trong nghiên cứu và phân tích tài liệu đã được vận dụng nhanh gọn trong những nghành khác, đặc biệt quan trọng là trong công nghệ tiên tiến và tiếp thị .
Trong nghành nghề dịch vụ chăm nom sức khỏe thể chất, với việc sử dụng ngày càng nhiều mạng lưới hệ thống thông tin, việc tiếp cận với lượng lớn tài liệu trên những mạng lưới hệ thống chăm nom sức khỏe thể chất và có năng lực từ những nguồn khác tiếp tục thu thập dữ liệu tương quan đến sức khỏe thể chất, thôi thúc những ứng dụng này và tối ưu hóa nhiều quá trình và quyết định hành động. Cụ thể, trong nghành kinh tế tài chính sức khỏe thể chất và điều tra và nghiên cứu tác dụng ( HEOR ), chúng tôi dựa vào tài liệu mạng lưới hệ thống chăm nom sức khỏe thể chất, ví dụ điển hình như khiếu nại hành chính hoặc hồ sơ sức khỏe thể chất điện tử, để tạo ra vật chứng hoàn toàn có thể giúp đưa ra quyết định hành động cho bệnh nhân, nhà sản xuất, mạng lưới hệ thống chăm nom sức khỏe thể chất và chủ trương những nhà phân phối. [ 11 ]
Chúng tôi đã xác lập những thời cơ tiềm năng để sử dụng AI trong HEOR, tương thích với 4 ứng dụng đã được thiết lập tốt của AI [ 11 ]

• Xử lý ngôn từ tự nhiên
• Phân tích tài liệu văn bản
• Máy học
• Học sâu

Đến 5 hoạt động giải trí nghiên cứu và điều tra của HEOR thông dụng nhất [ 11 ], gồm có :

• Gánh nặng bệnh tật
• Sử dụng thuốc và những hình thức sử dụng thuốc
• Kết quả do bệnh nhân báo cáo giải trình ( PRO )
• Nghiên cứu so sánh hiệu suất cao ( CER ) và
• Đánh giá kinh tế tài chính

3.1. Xử lý ngôn từ tự nhiên ( Natural language processing )

Là nghành có mục tiêu làm cho ngôn từ của con người hoàn toàn có thể tiếp cận với máy móc [ 15 ]. Đây là một trong những nghành nghề dịch vụ điển hình nổi bật và thành công xuất sắc nhất của trí tuệ nhân tạo. Ví dụ như : Siri, Alexa, Google home, .. Mục tiêu của giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên ( NLP ) không chỉ thiết lập cấu trúc giữa những từ trong một văn bản ( cú pháp ) mà còn để hiểu ý nghĩa ( ngữ nghĩa ) và ngữa cảnh ( ngữ dụng ) [ 16 ] .
Các thuật toán sử dụng NLP đã được tiến hành trong chatbots, giúp chúng có năng lực vận dụng mã hóa suy diễn ( ML có giám sát ) và mã hóa quy nạp ( ML không giám sát ). Trong toàn cảnh này, chatbot đang nỗ lực xác lập những chủ đề chung từ tệp nguồn hoặc tài liệu, tương tự như như việc làm được triển khai bởi một nhà nghiên cứu con người khi mã hóa dữ liệu định tính. Trong cách tiếp cận tiên phong, học máy có giàm sát ( ML giám sát ) được sử dụng để liên kế từng câu trong cuộc hội thoại, còn ML không giám sát được cho phép những chatbot biên dịch những câu theo chủ đề nhất định. Ứng dụng này còn được sử dụng để xác lập những thông tin và hiệu quả không có trong mạng lưới hệ thống của hồ sơ sức khỏe thể chất điện tử ( EMR ) và thường sử dụng trong những điều tra và nghiên cứu về sử dụng thuốc, người bệnh tự theo dõi ( POR ), nghiên cứu và điều tra so sánh hiệu suất cao ( CER ). [ 11 ]

3.2. Phân tích tài liệu văn bản ( Text data analysis / Text mining )

Khai thác văn bản xác lập được cú pháp, ngữ nghĩa và ngữ dụng được ẩn trong một tài liệu viết. Thay vì tìm kiếm từ khóa đơn thuần, máy sử dụng nghiên cứu và phân tích tài liệu văn bản hoàn toàn có thể đọc và nghiên cứu và phân tích tài liệu. [ 16 ]
Hồ sơ sức khỏe thể chất điện tử và bộ tài liệu nhu yếu kê đơn và y tế thường có tài liệu có cấu trúc và không có cấu trúc chứa thông tin y tế có giá trị và được sử dụng liên tục trong điều tra và nghiên cứu. Tuy nhiên, có sự độc lạ giữa những mã được sử dụng cho mục tiêu giao dịch thanh toán và những ghi chú từ văn phòng bác sĩ. Việc duyệt tài liệu phi cấu trúc trong hồ sơ bệnh án tốn nhiều thời hạn và khó chuẩn hóa. Phân tích tài liệu văn bản hoàn toàn có thể làm cho quy trình này hiệu suất cao hơn nhiều để nâng cao việc tiến hành CER và tạo ra dẫn chứng trong quốc tế thực. [ 16 ]

3.3. Học máy ( Machine learning )

Máy học — hoặc thống kê có một tiềm năng lớn để ứng dụng trong HEOR ( nghiên cứu và điều tra về kinh tế tài chính y tế và đầu ra sức khỏe thể chất ) cho năng lực học hỏi và triển khai trách nhiệm của nó. Học máy được đặt tên như vậy vì để thu nhận kỹ năng và kiến thức mới, máy “ học hỏi ” từ kinh nghiệm tay nghề và kiểm soát và điều chỉnh những thuật toán theo thời hạn, đồi hỏi một lượng lớn tài liệu. [ 17 ]
Mục tiêu của nó là quy đổi tài liệu thành hành vi mưu trí và triển khai một tác vụ đơn cử. Mô hình sử dụng thông tin nhân khẩu học và lâm sàng để Dự kiến những sự kiện, ví dụ điển hình như đợt cấp nặng ở bệnh nhân hen suyễn [ 18 ] hoặc để nhận dạng hình ảnh, ví dụ điển hình như chẩn đoán hội chứng di truyền bằng chụp ảnh khuôn mặt …
Một trong những thuật toán ML được sử dụng phổ cập nhất là mạng nơ-ron. Một mạng lưới thần kinh bắt chước cấu trúc của những tế bào trong não người. Các tế bào thần kinh được liên kết với nhau trải qua những khớp thần kinh. Trong mạng nơ-ron, nhiều lớp thuật toán ( nơ-ron ) truyền tài liệu vào những thuật toán khác, tạo ra một mạng lưới hệ thống rất phức tạp để triển khai một trách nhiệm đơn cử [ 11 ] .

3.4. Học sâu ( Deep learning )

Học sâu đề cập đến quy trình hiểu một lượng lớn tài liệu với nhiều lớp ẩn trong mạng nơ-ron, giúp tăng sức mạnh đo lường và thống kê trên những tập dữ liệu rất lớn và phức tạp. [ 19 ]. Các nghiên cứu và điều tra về gánh nặng bệnh tật, nhằm mục đích xác lập việc sử dụng nguồn lực chăm nom sức khỏe thể chất, ngân sách và ảnh hưởng tác động nhân văn của một thực trạng đơn cử, sẽ nhu yếu tài liệu từ nhiều nguồn, gồm có bệnh nhân, nhà phân phối và mạng lưới hệ thống chăm nom sức khỏe thể chất. Áp dụng kỹ thuật học sâu hoàn toàn có thể triển khai nghiên cứu và phân tích những bộ tài liệu trên hiệu suất cao hơn .
AI được sử dụng phổ cập trong những hoạt động giải trí hằng ngày, giúp liên kết tất cả chúng ta với nhau. Tuy nhiên, trong trong nghành nghề dịch vụ chăm nom sức khỏe thể chất và điều tra và nghiên cứu, việc vận dụng AI chỉ mới mở màn và nhiều rào cản và thử thách đang Open .

4. Khả Năng Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo ( Ai )

Các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo ( AI ) trong chăm nom sức khỏe thể chất hoàn toàn có thể biến hóa chất lượng đời sống của bệnh nhân, cải tổ năng lực chẩn đoán và điều trị, đồng thời giúp đội ngũ bác sĩ đưa ra những quyết định hành động y tế sáng suốt một cách nhanh gọn. Hiện tại trong đại dịch COVID-19, AI đang được tận dụng để xác lập thông tin xô lệch tương quan đến vi rút trên phương tiện đi lại tiếp thị quảng cáo xã hội và vô hiệu những thông tin đó. [ 20 ]
AI cũng đang giúp những nhà khoa học đẩy nhanh quy trình tăng trưởng vắc-xin, theo dõi vi-rút và hiểu rủi ro tiềm ẩn cá thể và quần thể. [ 21 ]
Định hướng trong tương lai, tiềm năng của AI trong chăm nom sức khỏe thể chất là cách mạng hóa những kỹ thuật điều trị nhằm mục đích cải tổ hiệu quả điều trị của bệnh nhân. Công nghệ AI hoàn toàn có thể giúp những nhà nghiên cứu đưa ra những tò mò mới bằng cách nghiên cứu và phân tích tài liệu y tế phức tạp và đưa ra Kết luận mà không cần sự nhập liệu trực tiếp của con người. [ 9 ]

4.1. Hỗ trợ chẩn đoán

Cơ Sở Lý Thuyết Của Trí Tuệ Nhân Tạo (Ai) thì Sự phát triển của khoa học dữ liệu như Big data hay điện toán đám mây giúp AI có thể giúp cho bác sĩ tiếp cận với một lượng dữ liệu khổng lồ về các đặc điểm về sinh lý, bệnh học hay đặc trưng cá thể của người bệnh. Lúc này khả năng phân tích dữ liệu với mức độ phức tạp cao trong thời gian ngắn mà trí tuệ nhân tạo mang lại sẽ có thể giúp ích trong hỗ trợ ra quyết định về lâm sàng, đánh giá nguy cơ và cảnh báo sớm khi phát hiện dấu hiệu nguy hiểm.

Các ứng dụng mưu trí đã được sử dụng để kiểm tra triệu chứng của người bệnh trải qua bảng kiểm từ đó đưa ra những đề xuất kiến nghị thích hợp về chăm nom y tế. Một số ứng dụng trợ lý sức khỏe thể chất dựa trên công nghệ tiên tiến AI để phân loại người bệnh có triệu chứng nhiễm covid-19, sau đó đưa ra những thông tin và khuyến nghị dựa trên hướng dẫn mới nhất của Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa bệnh tật ( CDC ) đã được cá thể hóa cho mỗi người bệnh. [ 22 ]
Công nghệ AI cũng thôi thúc sự tăng trưởng của y học chính xác – chăm nom sức khỏe thể chất tương thích với cá thể nhờ năng lực tổng hợp thông tin và ra Tóm lại, giúp đưa ra phác đồ điều trị tốt hơn và tương thích hơn với mỗi người. Mô hình học sâu thường được sử dụng để thiết kế xây dựng trí tuệ nhân tạo có năng lực nghiên cứu và phân tích một lượng lớn tài liệu về đặc thù di truyền, những đặc thù về mô học hay sinh học phân tử cũng như những yếu tố lối sống — đồng thời tra cứu những nghiên cứu và điều tra có tương quan giúp bác sĩ lựa chọn chiêu thức điều trị. [ 23 ]
Một nghiên cứu và điều tra tại Đài Loan sử dụng kỹ thuật cây phân loại và hồi quy ( CART ) và lập luận dựa trên trường hợp ( CBR ) để cấu trúc một quy mô chẩn đoán mưu trí nhằm mục đích cung ứng một khung nghiên cứu và phân tích tổng lực để nâng cao độ đúng chuẩn của chẩn đoán bệnh gan. Quá trình kiến thiết xây dựng quy mô sử dụng tài liệu của 510 bệnh nhân ngoại trú để hoàn toàn có thể chẩn đoán qua hai bước : ( 1 ) sử dụng CART để chẩn đoán có bệnh lý gan ; ( 2 ) những người được ghi nhận là có bệnh lý sẽ được chẩn đoán cụ thể loại bệnh gan bằng kỹ thuật CBR. Kết quả thu được cho thấy độ đúng mực tương đối cao của hai quy mô này với kỹ thuật CART là 92,94 % và CBR là 90,00 %. [ 24 ]
Nhằm tổng hợp thông tin về năng lực chẩn đoán bệnh của công nghệ tiên tiến AI khi so sánh với những bác sĩ, nhóm tác giả tại Trung Quốc đã thực thi một điều tra và nghiên cứu tổng quan hệ thống những y văn tương quan tới ứng dụng của AI trong chẩn đoán bệnh. Bằng cách nhìn nhận những thông tin gồm có độ đúng chuẩn, sai số trọng số, tỉ lệ dương giả, độ nhạy, độ đặc hiệu và diện tích quy hoạnh dưới đường cong ROC. Kết quả tổng hợp từ 9 điều tra và nghiên cứu cho thấy trí tuệ nhân tạo có năng lực đưa ra chẩn đoán với độ an toàn và đáng tin cậy tương tự những bác sĩ có trình độ cao và trong một số ít trường hợp có mức độ sai sót thấp hơn so với những bác sĩ chưa có nhiều kinh nghiệm tay nghề. [ 25 ]

• Dự đoán đúng mực hơn rủi ro tiềm ẩn bệnh tật ví dụ như bệnh tim mạch

Tim mạch là một trong những ngành đang có sự tăng trưởng nhanh gọn về ứng dụng công nghệ tiên tiến trí tuệ nhân tạo. Một số ứng dụng đơn cử gồm có : Dự báo rối loạn nhịp tim ; Đánh giá rủi ro tiềm ẩn trong bệnh tim thiếu máu cục bộ ; Đánh giá thực trạng suy tim ; Phân tích hình ảnh học tim mạch …. [ 26 ]
Công nghệ học máy đã cho tác dụng khả quan trong việc dự báo rung nhĩ kịch phát trong một điều tra và nghiên cứu năm 2018 của Elias Ebrahimzadeh và tập sự. Bằng cách phối hợp những thuật toán khác nhau để nghiên cứu và phân tích những đặc thù trên điện tim đồ ( ECG ), từ đó tìm ra những đặc thù hoàn toàn có thể dùng để dự báo cơn rung nhĩ. Nhóm nghiên cứu và điều tra đã tăng năng lực dự báo đúng chuẩn lên tới 98,21 % với độ nhạy là 100 % và độ đặc hiệu là 95,55 %. Nếu được đưa vào ứng dụng, công nghệ tiên tiến này sẽ giúp ích rất nhiều trong việc dự trữ rung nhĩ kịch phát [ 27 ] – chấn đoán hình ảnh : sử dụng thuật toán học sâu để nhận diện những đặc tính phức tạp trong tài liệu hình ảnh từ đó hướng tới việc chẩn đoán bằng sinh thiết ảo thay vì lấy mẫu trực tiếp :
Tình trạng thiếu vắng những nhà sản xuất dịch vụ chăm nom sức khỏe thể chất được huấn luyện và đào tạo, gồm có cả kỹ thuật viên siêu âm và bác sĩ X quang hoàn toàn có thể hạn chế đáng kể năng lực tiếp cận dịch vụ chăm nom cứu sống ở những vương quốc đang tăng trưởng trên quốc tế. AI hoàn toàn có thể giúp xử lý một phần yếu tố này bằng cách thay thể nhân viên cấp dưới y tế trong 1 số ít trường hợp ví dụ như chẩn đoán hình ảnh. Những hiệu quả chụp xquang ngực hoàn toàn có thể được nghiên cứu và phân tích bằng công cụ hình ảnh AI từ đó phát hiện những tín hiệu của bệnh lý với độ đúng chuẩn tựa như như bác sĩ. [ 28 ]
Những khu vực không có đủ nhân lực trình độ hoàn toàn có thể sử dụng những ứng dụng này để tương hỗ trong quy trình thăm khám, việc này hoàn toàn có thể giúp người bệnh được chẩn đoán và chăm nom tốt hơn mà không cần phải đi quá xa hay tốn nhiều ngân sách để đến những nơi có điều kiện kèm theo y tế tân tiến hơn. [ 29 ]

Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh sử dụng các thuật toán để mô tả hình dáng và đặc tính di truyền của khối u, các thuật toán này có thể phân tích hình ảnh ở cấp độ pixel trên phim kỹ thuật số có độ phân giải cao nhằm phát hiện các biến đổi mà mắt thường có thể bỏ sót. Nhờ vào sự tiến bộ này, có thể đánh giá chính xác quá trình tiến triển của khối u và hướng tới điều trị dựa trên thuật toán thay vì giai đoạn lâm sàng hoặc phân loại mô bệnh học. [29]

XEM THÊM : Luận Văn Thạc Sĩ Tâm Lý Học

Phần mềm Phân tích mạch máu tăng cường ( AVA ) là ứng dụng Trí tuệ nhân tạo ( AI ) y tế tiên phong trên quốc tế được tăng trưởng để nghiên cứu và phân tích và báo cáo giải trình tự động hóa hiệu quả siêu âm mạch máu. Phần mềm hoàn toàn có thể nghiên cứu và phân tích hàng loạt quy trình siêu âm mạch máu nhờ sử dụng công nghệ học sâu ( deep learning ), nhận dạng văn bản và giải quyết và xử lý tín hiệu nhờ đó giảm thiểu nhu yếu dựng hình bằng tay thủ công. AVA đã giúp cho những bác sĩ giảm đáng kể thời hạn thiết yếu để nghiên cứu và phân tích hình ảnh và tạo báo cáo giải trình, giúp tăng vận tốc thao tác, và do đó đạt hiệu suất toàn diện và tổng thể và độ đúng chuẩn cao hơn cũng như cải tổ hiệu quả điều trị. Phần mềm này đã nhận được giấy phép 510 ( k ) từ Cơ quan Thực phẩm Hoa Kỳ và Cơ quan Quản lý Dược phẩm ( FDA ) vào năm 2020. [ 30 ]
Các công cụ chẩn đoán hình ảnh hoàn toàn có thể thôi thúc quy trình chẩn đoán cho những bác sĩ lâm sàng. Công ty Enlitic có trụ sở tại San Francisco tăng trưởng những công cụ y tế học sâu để cải tổ chẩn đoán X quang bằng cách nghiên cứu và phân tích tài liệu y tế. [ 31 ]
Những công cụ này được cho phép bác sĩ lâm sàng hiểu rõ hơn và xác lập mức độ nguy khốn của bệnh ung thư. Trong 1 số ít trường hợp, những công cụ này hoàn toàn có thể thay thế sửa chữa nhu yếu lấy mẫu mô bằng “ sinh thiết ảo ”, điều này sẽ tương hỗ những bác sĩ lâm sàng xác lập kiểu hình và đặc tính di truyền của khối u .
Các công cụ hình ảnh này cũng được chứng tỏ là đưa ra Kết luận đúng mực hơn so với bác sĩ lâm sàng. Một nghiên cứu và điều tra năm 2017 được công bố trên JAMA cho thấy trong số 32 thuật toán học sâu, 7 thuật toán hoàn toàn có thể chẩn đoán di căn hạch bạch huyết ở phụ nữ bị ung thư vú đúng chuẩn hơn so với 11 nhà nghiên cứu bệnh học. [ 32 ]

• Ứng dụng chatbot tự động hóa tra cứu tài liệu điều tra và nghiên cứu và những số liệu thống kê để đưa ra chấn đoán đúng mực. Người bệnh hoàn toàn có thể chuyện trò với chatbot để tìm hiểu và khám phá về yếu tố sức khỏe thể chất đang gặp phải và được tư vấn hướng xử lý tương thích .

Các ứng dụng Chatbots đã được WHO và CDC Hoa kỳ sử dụng trong thời hạn dịch bệnh Covid 19 bùng phát nhằm mục đích mục tiêu phân phối những thông tin mới nhất về covid 19 cho người dân một cách nhanh gọn. Thông qua dịch vụ vấn đáp tin nhắn, những ứng dụng này đã đưa thông tin cụ thể về triệu chứng, hướng dẫn cho người dân cách tự bảo vệ khỏi rủi ro tiềm ẩn lây nhiễm. Nhờ sử dụng những nền tảng mạng xã hội sẵn có như Whatsapp và facebook, dịch vụ này đã cung ứng thông tin trực tiếp tới hàng tỉ người trên quốc tế. [ 33 ] Những ứng dụng này sẽ tương tác với người dùng bằng cách hỏi một loạt những câu hỏi về thực trạng tiêm chủng, cách ly, triệu chứng bệnh, rủi ro tiềm ẩn phơi nhiễm, hiệu quả xét nghiệm, v.v. Từ đó phản hồi thông tin lý giải tác dụng xét nghiệm hoặc khuyến nghị những hành vi thiết yếu. [ 22 ]

• Sử dụng điện thoại cảm ứng để làm công cụ tương hỗ chẩn đoán trải qua hình ảnh tích lũy từ camera .

Tiềm năng ứng dụng của công nghệ trong chẩn đoán bệnh đặc biệt là điện thoại di động và các thiết bị đeo tay ngày càng được thể hiện rõ hơn. Các chuyên về Cơ Sở Lý Thuyết Của Trí Tuệ Nhân Tạo (Ai) là những hình ảnh được ghi lại bằng camera trên điện thoại và các thiết bị cá nhân có thể giúp bổ sung thông tin về lâm sàng cho các bác sĩ, đặc biệt là ở những nhóm đối tượng còn khó khăn trong việc tiếp cận dịch vụ y tế hoặc người bệnh ở các quốc gia đang phát triển. Chất lượng của camera trên điện thoại ngày một tốt hơn và có thể cung cấp được hình ảnh đủ điều kiện để phân tích bằng các thuật toán trí tuệ nhân tạo. Sử dụng điện thoại thông minh để thu thập hình ảnh về mắt, tổn thương da, vết thương, nhiễm trùng, thuốc hoặc các thông tin khác có thể giúp cho những khu vực còn thiếu thốn về y tế ứng phó với tình trạng thiếu bác sĩ chuyên khoa cũng như giảm thời gian đưa ra chẩn đoán cho một số trường hợp. [29]

Một điều tra và nghiên cứu tại Trung Quốc sử dụng quy mô mạng nơ-ron phức tạp ( CNN : Convolutional neural networks ) để chẩn đoán bệnh lý về da trải qua hình ảnh lâm sàng ghi nhận độ đúng chuẩn cũng như độ nhạy và độ đặc hiệu của giải pháp này là rất cao. Nhóm nghiên cứu và điều tra đã sử dụng thuật toán EffecientNet-b4 CNN để tăng trưởng trí tuệ nhân tạo tương hỗ chẩn đoán một số ít bệnh da liễu ( AIDDA ) như vẩy nến, chàm, viêm da dị ứng. Sau khi được huấn luyện và đào tạo bằng 4.740 hình ảnh lâm sàng, AIDDA sẽ được nhìn nhận năng lực quản lý và vận hành dựa trên 4 nhóm hình ảnh đã được chẩn đoán bởi những bác sĩ da liễu gồm vẩy nến, chàm, viêm da dị ứng và da thông thường. Kết quả cho thấy mức độ đúng mực chung trong chẩn đoán của AIDDA là 95,80 % với độ nhạy là 94,40 % và độ đặc hiệu là 97,20 %. [ 34 ]
Tương tự như vậy, một nhóm điều tra và nghiên cứu khác sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo cũng kiến thiết xây dựng được một ứng dụng trên điện thoại thông minh mưu trí có năng lực phân biệt hình ảnh da không bình thường với độ đúng mực là 96,5 %. [ 35 ]

4.2 Điều trị

• Sử dụng thuật toán để nghiên cứu và phân tích thông tin người bệnh giúp xác lập khoảng trống trong điều trị và cải tổ điều trị .

Dữ liệu tích lũy từ hồ sơ sức khỏe thể chất điện tử hoàn toàn có thể giúp xác lập những bệnh nhân có rủi ro tiềm ẩn mắc bệnh mặc dầu chưa Open những triệu chứng. Việc tận dụng những công cụ học máy và AI để tạo ra những ứng dụng với năng lực nghiên cứu và phân tích ngày càng tốt hơn giúp nâng cao độ đúng mực của giải pháp và đưa ra cảnh báo nhắc nhở nhanh hơn, đúng mực hơn cho những nhà sản xuất dịch vụ chăm nom sức khỏe thể chất. [ 29 ]

• Đưa ra liều hiệu suất cao cũng như kiểm tra tương tác thuốc hay năng lực dị ứng .

AI được ứng dụng nhiều trong điều trị để kiểm soát và điều chỉnh phác đồ tối ưu cho người bệnh, dự báo tương tác thuốc với tiềm năng nhắm đến cũng như tương tác giữa những loại thuốc giúp tối ưu hóa quá trình điều trị. Việc lựa chọn những loại thuốc tốt nhất cho bệnh nhân thường yêu cầu tích hợp tài liệu bệnh nhân, ví dụ điển hình như di truyền học hoặc hệ protein với tài liệu thuốc ( ví dụ như diễn đạt về công thức hóa học ), để nhìn nhận hiệu suất cao điều trị của thuốc. Các quy mô toán học được sử dụng để diễn giải tài liệu dược động học và dược lực học nhằm mục đích tối ưu hóa liều lượng sử dụng thuốc .
– Giao diện bộ não – vi tính : bằng cách ghi nhận tín hiệu của não bộ và quy đổi thành mệnh lệnh cho thiết bị, giải pháp này giúp những người bị khuyết tật hoàn toàn có thể hồi sinh năng lực hoạt động và ngôn từ .
Giao diện não – máy tính là ý tưởng sáng tạo tạo ra sự trao đổi trực tiếp giữa công nghệ tiên tiến và trí não con người mà không cần đến những thiết bị thu nhận thông tin như bàn phím hay chuột, màn hình hiển thị. Giao diện này sẽ giúp cải tổ đời sống cho những bệnh nhân bị mất đi năng lực ngôn từ hay năng lực hoạt động sau tai nạn đáng tiếc hoặc bệnh tật bằng cách Phục hồi một phần những tính năng này. Giao diện não-máy tính ( BCI ) được tương hỗ bởi trí mưu trí nhân tạo hoàn toàn có thể Phục hồi những thưởng thức cơ bản đó cho những người sợ hãi chúng sẽ mất vĩnh viễn. [ 23 ]
Giao diện não-máy tính hoàn toàn có thể cải tổ đáng kể chất lượng đời sống cho bệnh nhân ALS, đột quỵ hoặc hội chứng bế tắc, cũng như 500.000 người trên toàn quốc tế bị chấn thương tủy sống hàng năm. [ 29 ]
– Liệu pháp ung thư : Dự kiến hiệu quả điều trị ung thư, xác lập người bệnh hoàn toàn có thể được điều trị bằng liệu pháp miễn dịch .
AI đang được sử dụng để Dự kiến cung ứng với liệu pháp miễn dịch dựa trên tài liệu về dấu ấn miễn dịch, hình ảnh học và nghiên cứu và phân tích mô học. Các tính năng này cũng hoàn toàn có thể rất hữu dụng trong việc quản trị điều trị nhờ hiệu suất ngày càng tăng trong việc cải tổ độ đúng chuẩn của chẩn đoán, tối ưu hóa kế hoạch điều trị, Dự kiến hiệu quả chăm nom và giảm ngân sách nhân lực. [ 37 ]

Cơ Sở Lý Thuyết Của Trí Tuệ Nhân Tạo (Ai) thì một nghiên cứu dựa trên dữ liệu hồi cứu từ 575 bệnh nhân được chẩn đoán ung thư hắc tố giai đoạn tiến triển đã sử dụng thuật toán để lượng giá khả năng sống sót của người bệnh sau liệu pháp miễn dịch. Kết quả cho thấy với 4 đặc điểm của hình ảnh chụp cắt lớp vi tính, 2 đặc điểm liên quan đến kích thước khối u và 2 đặc điểm phản ánh những thay đổi trong kiểu hình có thể ước tính tốt khả năng sống sót với liệu pháp miễn dịch. Sự kết hợp của các đặc điểm này vượt trội hơn bộ Tiêu chí đánh giá đáp ứng của khối u đặc 1.1 là phương pháp tiêu chuẩn dựa trên đường kính khối u. Phát hiện này cho thấy việc kết hợp các dấu hiệu trên hình ảnh chụp cắt lớp vi tính định kỳ với học máy có thể hiệu quả trong đánh giá xác suất sống còn ở bệnh nhân ung thư hắc tố được điều trị bằng liệu pháp miễn dịch. [38]

– Phát triển thuốc : tìm kiêm thông tin về hợp chất tiềm năng trong phát triên thuốc. hoàn toàn có thể làm thử nghiệm lâm sàng ảo .
AI giúp thôi thúc quy trình tăng trưởng thuốc, vắc xin nhờ năng lực tra cứu tài liệu nghiên cứu và điều tra cũng như thông tin về những loại hoạt chất tiềm năng từ đó giúp giảm thời hạn và ngân sách. [ 23 ]
Công ty Moderna của Mỹ là một trong những công ty tiên phong phát hành vắc xin COVID-19 hiệu suất cao. Một nguyên do khiến cho công ty này hoàn toàn có thể tạo ra cải tiến vượt bậc này một cách nhanh gọn như vậy là nhờ sử dụng công nghệ tiên tiến AI. Giám đốc Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo của Moderna, Dave Johnson lý giải rằng những thuật toán AI và tự động hóa robot đã giúp họ chuyển từ sản xuất thủ công bằng tay khoảng chừng 30 mRNA ( một phân tử cơ bản của vắc-xin ) mỗi tháng sang hoàn toàn có thể sản xuất khoảng chừng 1.000 một tháng. [ 39 ]

4.3. Tương tác với người bệnh

– Thiết bị đeo tay : giúp ghi nhận thông tin quan trọng và cải tổ tuân thủ điều trị. ví dụ như nhắc nhở người bệnh sử dụng thuốc, đưa ra lời khuyên về sức khỏe thể chất .
Hầu hết mọi người đều có năng lực tiếp cận với những thiết bị có năng lực thu thập dữ liệu tài liệu quý giá về sức khỏe thể chất của họ nhờ vào những cảm ứng. Từ điện thoại thông minh mưu trí có công cụ đếm bước chân cho đến thiết bị đếm nhịp tim đeo tay, lượng tài liệu tương quan đến sức khỏe thể chất ngày càng tăng và được tạo ra liên tục kể cả khi đang chuyển dời. Việc tích lũy và nghiên cứu và phân tích những tài liệu này – tích hợp với những thông tin được phân phối bởi người bệnh trải qua những ứng dụng và thiết bị theo dõi sức khỏe thể chất tại nhà hoàn toàn có thể đem lại thông tin đa chiều về sức khỏe thể chất cá thể và hội đồng. Có thể triển khai được việc này một phần là nhờ vào năng lực trích xuất và nghiên cứu và phân tích tài liệu bằng công nghệ tiên tiến trí tuệ nhân tạo. [ 23 ]
Các thiết bị cá thể hoàn toàn có thể đem lại sự biến hóa trong quá trinh chăm nom và điều trị. Giúp bệnh nhân tuân thủ những khuyến nghị cũng như liệu trình điều trị, đây là một trong những yếu tố quyết định hành động sự thành công xuất sắc của quy trình điều trị. AI hoàn toàn có thể đưa ra phác đồ điều trị được cá thể hóa nhờ đó giúp bệnh nhân tuân thủ hơn trong việc dùng thuốc và kiểm soát và điều chỉnh hành vi lối sống. Ngoài ra công cụ này hoàn toàn có thể gửi thông tin hoặc những nội dung cảnh báo nhắc nhở để khuyến khích người bệnh hành vi. [ 40, 41 ]
– Mô hình người bệnh tự ship hàng : đơn giản hóa và cải tổ quy trình chăm nom sức khỏe thể chất. Khuyến khích người bệnh trấn áp sức khỏe thể chất của bản thân .
AI hoàn toàn có thể được sử dụng để tạo ra quy mô bệnh nhân tự ship hàng — một cổng thông tin trực tuyến hoàn toàn có thể truy vấn bằng những thiết bị di động — thuận tiện hơn và phân phối nhiều sự lựa chọn hơn. Mô hình tự Giao hàng giúp nhà phân phối giảm ngân sách và giúp người tiêu dùng tiếp cận dịch vụ chăm nom họ cần một cách hiệu suất cao. [ 23 ]
– Trong môi trường tự nhiên y tế, những thiết bị mưu trí rất quan trọng để theo dõi bệnh nhân trong ICU và những nơi khác .
Việc theo dõi thực trạng của bệnh nhân có năng lực diễn biến xấu yên cầu nhiều thiết bị và sức lực lao động của đội ngũ y tế. Trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể tự mình nghiên cứu và phân tích những thông tin và dự báo diễn tiến xấu đi nếu hoàn toàn có thể và do đó giúp cho những bác sĩ can thiệp kịp thời. Việc dự báo được thực trạng nhiễm trùng huyết hoặc năng lực tăng trưởng biến chứng hoàn toàn có thể giảm thiểu được những ngân sách y tế do những biến cố này và cải tổ tác dụng điều trị .

4.4. Quản lý hành chính

– Hồ sơ tài liệu : Giảm thiểu thời hạn nhập liệu, thời hạn làm hồ sơ, sổ sách .
EHR đã đóng một vai trò quan trọng trong hành trình dài hướng tới số hóa của ngành chăm nom sức khỏe thể chất, nhưng việc quy đổi số đã gây ra vô số yếu tố tương quan đến quá tải năng lực thu nhận thông tin, lượng tài liệu quá lớn và làm tăng gánh nặng cho nhân viên cấp dưới y tế. [ 29 ]
AI hoàn toàn có thể cải tổ tiến trình hành chính và hoạt động giải trí trong mạng lưới hệ thống chăm nom sức khỏe thể chất bằng cách tự động hóa 1 số ít quy trình tiến độ. Việc ghi chép và xem lại hồ sơ bệnh án trong hồ sơ sức khỏe thể chất điện tử chiếm từ 34 % đến 55 % thời hạn của những bác sĩ, là một trong những nguyên do số 1 gây mất hiệu suất cho những bác sĩ. [ 23, 29, 42 ]
Các công cụ nhập liệu lâm sàng sử dụng tính năng giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên hoàn toàn có thể giúp cắt giảm thời hạn bác sĩ phải bỏ ra để lập hồ sơ lâm sàng và có thêm thời hạn để tập trung chuyên sâu vào việc chăm nom tốt hơn cho người bệnh. [ 23, 29, 43 ]
Các nhà tăng trưởng EHR hiện đang sử dụng trí mưu trí nhân tạo để tạo ra những giao diện trực quan hơn và tự động hóa 1 số ít tiến trình thường thì tiêu tốn rất nhiều thời hạn của người dùng. Người dùng dành phần nhiều thời hạn của họ cho ba tác vụ : lập hồ sơ lâm sàng, ĐK khám bệnh và phân loại thông tin. Nhận dạng giọng nói và đọc chính tả đang giúp cải tổ tiến trình lập tài liệu lâm sàng, nhưng những công cụ giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên ( NLP ) hoàn toàn có thể chưa đủ tiến xa. [ 44 ] .
Trí tuệ nhân tạo cũng hoàn toàn có thể giúp giải quyết và xử lý những nhu yếu định kỳ từ hộp thư đến, như bổ trợ thuốc và thông tin hiệu quả. Từ đó giúp ưu tiên những trách nhiệm thực sự yên cầu sự quan tâm của bác sĩ lâm sàng, giúp người dùng xem qua list việc cần làm của họ thuận tiện hơn. [ 29, 45 ] .
Một nổi bật trong việc ứng dụng của AI trong nâng cấp cải tiến hồ sơ sức khỏe thể chất điện tử ( EHR ) là MedKnowts, một mạng lưới hệ thống hợp nhất những tiến trình tra cứu hồ sơ bệnh án và ghi chép thông tin bệnh nhân vào một giao diện tương tác duy nhất. Được tăng trưởng bởi những nhà nghiên cứu tại MIT và Trung tâm Y tế Beth Israel Deaconess bằng cách tích hợp máy học và tương tác giữa con người với máy tính để tạo ra một hồ sơ sức khỏe thể chất điện tử tốt hơn ( EHR ). Nhờ tiềm năng của trí mưu trí nhân tạo, EHR “ mưu trí ” này sẽ tự động hóa hiển thị hồ sơ đặc trưng và đơn cử theo nhu yếu của bác sĩ. MedKnowts cũng cung ứng tính năng tự động hóa điền thông tin bệnh nhân cũng như những thuật giúp những bác sĩ thao tác hiệu suất cao hơn. [ 46, 47 ]
– Quản lý thông tin về chi trả bảo hiểm .
Tại những công ty bảo hiểm sức khỏe thể chất, trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể tăng cường quản trị nhu yếu bồi thường bằng cách xác lập và sửa lỗi một cách có mạng lưới hệ thống đồng thời tránh những giải pháp can thiệp không hiệu suất cao. [ 48 ]
Quá trình nhìn nhận những nhu yếu bồi thường lúc bấy giờ khá tốn thời hạn, vì 80 % những nhu yếu chăm nom sức khỏe thể chất bị những công ty bảo hiểm gắn cờ là không đúng chuẩn hoặc gian lận. Các công cụ giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên hoàn toàn có thể giúp công ty bảo hiểm phát hiện yếu tố trong vài giây, thay vì vài ngày hoặc vài tháng. [ 23, 49 ]

Trên đây Cơ Sở Lý Thuyết Của Trí Tuệ Nhân Tạo (Ai) Làm Luận Văn sẽ rất hữu ích cho các bạn chuyên ngành khi đang tìm tài liệu tham khảo cho đề tài luận văn thạc sĩ Trí Tuệ Nhân Tạo (Ai) của mình. Tuy nhiên nếu nếu tất cả vẫn còn khó khăn với bạn thì hoặc các bạn không có thời gian để hoàn thành bài tốt nghiệp của minh thì hãy liên hệ với chúng tôi teamluanvan.com đẽ được cung cấp dịch vụ viết luận văn thạc sĩ tốt nhất bạn nhé. Chúc các bạn thành công.

DOWNLOAD MIỄN PHÍ

Dịch vụ hỗ trợ luận văn tập hợp hơn 50 thành viên tốt nghiệp loại giỏi đại học, cao học, thạc sĩ. Với tinh thần và trách nhiệm cao, luôn đặt uy tín và chất lượng bài viết lên hàng đầu. Team luận văn cung cấp dịch vụ viết báo cáo thực tập, khóa luận tốt nghiệp, luận văn thạc sĩ với kinh nghiệm hơn 10 năm sẽ giúp bạn hoàn thành tốt bài của mình liên hệ mình qua website : https://vvc.vn/

Source: https://vvc.vn
Category : Công nghệ