నైరూప్య

హృదయ సంబంధ వ్యాధులతో బాధపడుతున్న రోగులలో ప్రమాదం మరియు రోగ నిరూపణను అంచనా వేయడానికి లోతైన అభ్యాస-ఆధారిత కృత్రిమ మేధస్సు

కి-హ్యూన్ జియోన్, జూన్-మ్యోంగ్ క్వాన్, క్యుంగ్-హీ కిమ్, జిన్సిక్ పార్క్

కార్డియోవాస్కులర్ డిసీజ్ (CVD) ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఒక ప్రధాన ఆరోగ్య సంరక్షణ సమస్య. అధిక-ప్రమాదకర రోగులను గుర్తించడంలో మరియు CVD ఉన్న రోగులకు చికిత్సా వ్యూహాలను రూపొందించడానికి నిర్ణయం తీసుకోవడంలో రిస్క్ స్ట్రాటిఫికేషన్ మరియు రోగ నిరూపణ అంచనా కీలకం. ఈ ప్రయోజనం కోసం, రిగ్రెషన్-ఆధారిత నమూనాల వంటి సాంప్రదాయిక గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా పెద్ద మొత్తంలో జనాభా నమోదు డేటాకు వ్యతిరేకంగా వివిధ నమూనాలు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి మరియు ధృవీకరించబడ్డాయి. అయినప్పటికీ, ఈ సంప్రదాయ నమూనాలు ఓవర్-జనరలైజేషన్ యొక్క సమస్యను కలిగి ఉన్నాయి మరియు అన్ని వ్యక్తిగత రోగులకు వర్తించవు. డీప్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క శాఖ, దీనిలో డేటా నమూనాలను విశ్లేషించడానికి కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు ఉపయోగించబడతాయి; ఇది మానవ నాడీ వ్యవస్థ యొక్క పనితీరును పోలి ఉంటుంది. డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటంటే అందించిన డేటా నుండి లక్షణాలు మరియు సంబంధాలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకోవడం. ఇటీవల, లోతైన అభ్యాసం ఇమేజ్ వర్గీకరణ, రోగనిర్ధారణ, క్లినికల్ ఫలితం అంచనా మరియు జన్యు విశ్లేషణ వంటి అనేక వైద్య డొమైన్‌లలో అధిక పనితీరును సాధించింది. సాంప్రదాయిక నమూనాలతో పోల్చితే ఖచ్చితత్వం పరంగా CVD ఉన్న రోగులలో లోతైన అభ్యాస-ఆధారిత అంచనా నమూనాలను సంగ్రహించడం ఈ సమీక్ష యొక్క దృష్టి.

: