چکیده

تقریباً از چهار دهه پیش یادگیری عمیق و داده­های پزشکی در حال تکامل و تغذیه یکدیگرند. گستردگی، پیچیدگی و رشد روزافزون داده­های پزشکی، توسعه روش­های جدید یادگیری عمیق را منجر شده است و کاربرد این روش در داده­های زیست پزشکی، اکتشافات علمی و راه­حل­های عملی را دربر داشته است. پیشرفت­های انتزاعی در زیست و تکنولوژی­های زیستی حجم بسیار زیادی از داده­های زیستی و فیزیولوژیک را ایجاد کرده است، از جمله تصویرهای پزشکی، الکتروانسفالوگرافی، نقشه­های ژنوم و توالی پروتئینی. یادگیری عمیق به کمک این داده­ها منجر به تسهیل درک ما نسبت به سلامت و بیماری انسان می­شود. در این راستا، یادگیری ماشین و در راس آن یادگیری عمیق موفقیت­های فراوانی کسب کرده­اند و در زمینه­های مختلف علمی کاربرد داشته­اند. طبقه­بندی تصاویر پزشکی از جمله کاربردهای مهم یادگیری ماشین است که کمک شایانی به سیستم­های تصمیم­یار پزشکی نموده است تا پزشکان بتوانند در مراحل اولیه بیماری­های مختلف را شناسایی کنند و در جهت درمان بیماران اقدام نمایند. الگوریتم­های مبتنی بر یادگیری عمیق که از شبکه­های عصبی مصنوعی توسعه پیدا کرده­اند، توانایی بالایی برای استخراج کردن ویژگی و الگوهای یادگیری از داده­های پیچیده از خود نشان داده­اند. بنابراین استفاده از تکنیک‌های هوشمند و یادگیری عمیق در پردازش و بهینه‌سازی داده‌های پزشکی، می‌تواند بهبود قابل توجهی در تشخیص، پیشگیری و درمان بیماری‌ها داشته باشد. این تکنیک‌ها می‌توانند به دقت بالاتر و سرعت بیشتر در تحلیل داده‌های پزشکی کمک کنند و در نتیجه، بهبود در تصمیم‌گیری‌های پزشکی و افزایش کیفیت مراقبت از بیماران را به همراه داشته باشند.

کلمات کلیدی: یادگیری عمیق، داده­های پزشکی، تکنیک­های هوشمند، تصاویر، بیماران.