يعتبر التشخيص من أهم المسؤوليات التي تقع على عاتق جميع الأطباء، ولا يمكن المبالغة في أهميته للبشرية. الأطباء مكلفون باستنتاج الأمراض<br /><br />أو ابتكار علاجات بناءً على علامات وأعراض محددة، والملاحظات، والمعرفة أثناء التشخيص.<br /><br />من خلال توفير التقنيات التي تكشف عن الارتباطات المعقدة التي لا يمكن اختزالها إلى معادلة، زاد الذكاء الاصطناعي (AI) من فرص الأطباء الذين لديهم خبرة إحصائية قليلة أو معدومة<br /><br />في تطبيق فوائد أساليب التشخيص القائمة على الذكاء الاصطناعي لتعزيز تحسين الخدمة.<br /><br />ساهمت تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل كبير في تقدم الطب الحيوي والمعلوماتية الطبية من خلال توفير قدرات التفكير،<br /><br />والتي تتكون من استنتاجات من الحقائق والقواعد باستخدام الاستدلال، أو مطابقة الأنماط، أو منهجيات البحث الأخرى. يعد النظام الخبير،<br /><br />والمنطق الضبابي، والشبكات العصبية الاصطناعية، ونظام الخبير العصبي الغامض مجالات حديثة للتقدم في الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق<br /><br />بالتشخيصات الطبية التي تعد الأساليب الرئيسية التي يتم دعم الأطباء بها في هذا المسعى الصعب.<br /><br />في السنوات الأخيرة، وجدت أنظمة الذكاء الاصطناعي (خاصة التشخيص بمساعدة الكمبيوتر والشبكات العصبية الاصطناعية) عددًا متزايدًا من التطبيقات في التشخيص الطبي.<br /><br />هذه الخوارزميات هي خوارزميات تعلم تكيفية يمكنها التعامل مع أنواع متنوعة وغير متجانسة من البيانات السريرية ودمجها في المخرجات المصنفة.<br /><br />هي تقنيات حسابية مصممة لمحاكاة الطريقة التي يؤدي بها الدماغ البشري مهمة معينة<br /><br /> وذلك من خلال معالجة ضخمة موزعة بالتوازي وتتكون من وحدات معالجة بسيطة. هذه الوحدات هي معالجة بسيطة.<br /><br />هذه الوحدات ليست سوى عناصر حسابية تسمى (الخلايا العصبية أو العقد)، والتي لها خاصية عصبية من حيث أنها تخزن المعرفة<br /><br />العملية والمعلومات التجريبية لإتاحتها للمستخدم، عن طريق ضبط الأوزان<br /><br />لذا فإن (ANN) يشبه الدماغ البشري من حيث أنه يكتسب المعرفة عن طريق التدريب ويخزن هذه المعرفة<br /><br />باستخدام وصلات داخل الخلايا العصبية تسمى الأوزان الشبكية.<br /><br /> هناك أيضًا تشابه بيولوجي عصبي، والذي يمنح علماء الأحياء الفرصة للاعتماد على العلم (ANN) لفهم تطور الظواهر البيولوجية.<br /><br />من خلال تحليل العديد من الاضطرابات الجسدية والعقلية المختارة، يتم استكشاف مفهوم وقدرة وفائدة تقنيات الشبكة العصبية الاصطناعية للتشخيص الطبي.<br /><br />ركزت غالبية دراسات المراجعة في هذا المجال فقط على المشاكل الجسدية، متجاهلة الأمراض العقلية.<br /><br />تكتسب الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) شعبية كبيرة لدرجة أن نماذجها وأساليبها أصبحت أدوات قياسية في علوم الكمبيوتر،<br /><br />لا سيما في دعم القرار والأنظمة الخبيرة. لا يمكن إنكار أن ANN هي أداة قوية لمساعدة الأطباء وغيرهم من المتخصصين الطبيين وأصحاب المصلحة<br /><br />في التشخيص والتشخيص والإجراءات الأخرى.<br /><br />تشمل فوائد ANN ما يلي: القدرة على معالجة حجم كبير من البيانات؛ قابلية النظام للتكيف والمرونة؛ تشخيص المرض في الوقت المناسب<br /><br />؛ تقليل احتمالية إغفال البيانات ذات الصلة ؛ والقدرة على معالجة مجموعات البيانات التي تم جمعها من مصادر متعددة مثل الأصوات<br /><br />والصور والأعراض والرسائل النصية وما إلى ذلك.<br /><br />والاستخدامات الأخرى للشبكة العصبية الاصطناعية التي سنتحدث عنها في المقالات القادمة<br /><br />زادت تطبيقات الشبكة العصبية الاصطناعية بشكل كبير نتيجة التطور التقني في مجالات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:<br /><br />1) التعرف على الأشخاص<br /><br />2) التعرف على المواقف<br /><br />3) التسويق والإعلان، من خلال توقع احتمالية الاستجابة للتسويق بالبريد المباشر<br /><br />4) كشف ومنع العمليات الاحتيالية في قاعدة بيانات بطاقات الائتمان ومطالبات التأمين<br /><br />5) التنبؤ بطلب المستهلك لتبسيط تكاليف الإنتاج والتسليم<br /><br />6) التعرف على الخطوط والكتابة اليدوية<br /><br />7) التعرف على الصوت أو الصورة وبصمات الأصابع وما إلى ذلك.<br /><br />8) مراقبة ومحاكاة الأنظمة بما في ذلك محاكاة الطيران<br /><br />9) تحليل النظم والملفات المالية في البنوك من حيث عمليات الإقراض والإفصاح والودائع