«НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В МЕДИЦИНЕ»
Abstract
Нейронные сети играют ключевую роль в медицине, способствуя улучшению диагностики, персонализации лечения и ускорению научных исследований. Благодаря способности анализировать огромные объемы медицинских данных с высокой точностью, нейронные сети позволяют врачам быстрее и точнее ставить диагнозы, прогнозировать развитие заболеваний, подбирать оптимальные терапевтические методы для каждого пациента и становятся незаменимыми инструментами в ряде медицинских направлений.
References
ЛеКун, Я., Бенжио, Й., Хинтон, Г. (2015). Глубинное обучение. Nature, 521(7553), 436–444.
Эстева, А., Купрел, Б., Новоа, Р. А., и др. (2017). Классификация рака кожи на уровне дерматологов с использованием глубоких нейронных сетей. Nature, 542(7639), 115–118.
Литьенс, Г., Кой, Т., Бейнорди, Б. Э., и др. (2017). Обзор использования глубинного обучения в анализе медицинских изображений. Medical Image Analysis, 42, 60–88.
Тополь, Э. Дж. (2019). Глубокая медицина: как искусственный интеллект может сделать здравоохранение более человечным. Basic Books.
Рамеш, А., Камбхампати, С., Монсон, Дж. Р., Дрю, П. (2004). Искусственный интеллект в медицине. Annals of the Royal College of Surgeons of England, 86(5), 334–338.
Шикель, Б., Тайг, П. Дж., Бихорак, А., Рашиди, П. (2018). Deep EHR: обзор последних достижений в применении глубинного обучения к анализу электронных медицинских записей. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 22(5), 1589–1604.
Чэнь, М., Хао, Й., Хванг, К., Ванг, Л., Ванг, Л. (2017). Прогнозирование заболеваний с помощью машинного обучения на больших данных из медицинских сообществ. IEEE Access, 5, 8869–8879.
