論文の概要: Neural Networks for Infectious Diseases Detection: Prospects and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03571v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 08:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 23:09:36.282777
• Title: Neural Networks for Infectious Diseases Detection: Prospects and Challenges
• Title（参考訳）: 感染症検出のためのニューラルネットワークの展望と課題
• Authors: Muhammad Azeem, Shumaila Javaid, Hamza Fahim and Nasir Saeed
• Abstract要約: 大量の生データを有用な医療判断に変換する人工知能ニューラルネットワーク(ANN)が、その人気を高めている。 本稿では,ANNが患者の医療決定と効率的な疾患診断に有意義な洞察を与える上で重要な役割について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.246191964736366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial neural network (ANN) ability to learn, correct errors, and transform a large amount of raw data into useful medical decisions for treatment and care have increased its popularity for enhanced patient safety and quality of care. Therefore, this paper reviews the critical role of ANNs in providing valuable insights for patients' healthcare decisions and efficient disease diagnosis. We thoroughly review different types of ANNs presented in the existing literature that advanced ANNs adaptation for complex applications. Moreover, we also investigate ANN's advances for various disease diagnoses and treatments such as viral, skin, cancer, and COVID-19. Furthermore, we propose a novel deep Convolutional Neural Network (CNN) model called ConXNet for improving the detection accuracy of COVID-19 disease. ConXNet is trained and tested using different datasets, and it achieves more than 97% detection accuracy and precision, which is significantly better than existing models. Finally, we highlight future research directions and challenges such as complexity of the algorithms, insufficient available data, privacy and security, and integration of biosensing with ANNs. These research directions require considerable attention for improving the scope of ANNs for medical diagnostic and treatment applications.
• Abstract（参考訳）: 学習し、誤りを修正し、大量の生データを治療と治療のための有用な医療判断に変換する人工ニューラルネットワーク(ann)能力は、患者の安全性とケアの質を高めるために人気を高めている。 そこで本論文は,ANNが患者の医療決定と効率的な疾患診断に有用な洞察を提供する上で,重要な役割について述べる。 我々は、複雑なアプリケーションにANNを適応させる既存の文献で提示された様々な種類のANNを徹底的にレビューする。 さらに, ウイルス, 皮膚, 癌, COVID-19などの各種疾患診断および治療に対するANNの進歩についても検討した。 さらに、新型コロナウイルス感染症の検出精度を向上させるために、ConXNetと呼ばれる新しい深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 ConXNetはさまざまなデータセットを使用してトレーニングとテストが行われ、97%以上の検出精度と精度を実現している。 最後に,アルゴリズムの複雑さ,利用可能なデータ不足,プライバシとセキュリティ,anとバイオセンシングの統合など,今後の研究の方向性と課題を強調する。 これらの研究の方向性は、医学的診断と治療のためのANNの範囲を改善するためにかなりの注意が必要である。

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