|
На современном этапе общественного развития использование искусственного интеллекта, в основе которого лежит обучение машин обработке информации и принятию решений, является важным драйвером развития многих отраслей, и система здравоохранения не является тому исключением. В настоящий момент нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект станет основной частью цифровых систем здравоохранения, которые формируют и поддерживают современную медицину, тем более что возможности использования искусственного интеллекта растут, в том числе за счет внедрения генеративного искусственного интеллекта, ориентированного на контроль обучения нейронных сетей.
Генеративный искусственный интеллект очень хорошо работает с визуальными объектами, фото- видео, звуком, текстом. Вышеназванные свойства генеративного искусственного интеллекта позволяют выявить перспективы его использования в системе здравоохранения в первую очередь для задач, ориентированных на точное определение по изображению или по записанному в результате исследования звуку, поскольку нейронная сеть лучше человека имитирует реакцию зрительной и слуховой системы человека.
При использовании генеративного искусственного интеллекта, при сжатии изображения или звука, искажение можно будет минимизировать за счет уменьшения объема данных, необходимых для сжатия загружаемых файлов, а для контроля процесса качества и безошибочности обучения нейронной сети необходима ориентация на три основных параметра, используемых для измерения обучения в области обработки изображений и звуковых файлов – точность, чувствительность и специфичность.
Ключевые слова:генеративный искусственный интеллект; здравоохранение; искусственные нейронные сети; обучение искусственных нейронных сетей; сверточные слои, матрица путаницы.
|