論文の概要: AI in Telemedicine: An Appraisal on Deep Learning-Based Approaches to Virtual Diagnostic Solutions (VDS)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04690v1
• Date: Sun, 31 Jul 2022 09:01:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-14 18:11:09.012548
• Title: AI in Telemedicine: An Appraisal on Deep Learning-Based Approaches to Virtual Diagnostic Solutions (VDS)
• Title（参考訳）: 遠隔医療におけるAI:仮想診断ソリューション(VDS)に対するディープラーニングに基づくアプローチの評価
• Authors: Ozioma Collins Oguine, Kanyifeechukwu Jane Oguine
• Abstract要約: 本稿では、さまざまなテレメディカルイノベーションのユーザビリティについて、より包括的な視点で、医療提供におけるAIの実装について考察する。 本研究は, 遠隔医療における人工知能の概要を概観し, 深層学習に基づく仮想診断ソリューションへのアプローチに着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Advancements in Telemedicine as an approach to healthcare delivery have heralded a new dawn in modern Medicine. Its fast-paced development in our contemporary society is credence to the advances in Artificial Intelligence and Information Technology. This paper carries out a descriptive study to broadly explore AI's implementations in healthcare delivery with a more holistic view of the usability of various Telemedical Innovations in enhancing Virtual Diagnostic Solutions (VDS). This research further explores notable developments in Deep Learning model optimizations for Virtual Diagnostic Solutions. A further research review on the prospects of Virtual Diagnostic Solutions (VDS) and foreseeable challenges was also highlighted. Conclusively, this research gives a general overview of Artificial Intelligence in Telemedicine with a central focus on Deep Learning-based approaches to Virtual Diagnostic Solutions.
• Abstract（参考訳）: 医療提供へのアプローチとしての遠隔医療の進歩は、近代医学の新しい夜明けを告げた。 現代社会における急速な発展は、人工知能と情報技術の進歩への信条である。 本稿では、VDS(Virtual Diagnostic Solutions)の強化における様々なテレメディカルイノベーションのユーザビリティについて、より包括的な視点で、医療提供におけるAIの実装を広く探求するための記述的研究を行う。 本研究は,仮想診断ソリューションのためのディープラーニングモデル最適化における顕著な発展について考察する。 仮想診断ソリューション(vds)と予測可能な課題に関するさらなる研究レビューも紹介された。 本研究は,Deep Learning-based approach to Virtual Diagnostic Solutionsを中心に,遠隔医療における人工知能の概要を概説する。

関連論文リスト

• Artificial intelligence techniques in inherited retinal diseases: A review [19.107474958408847]
  遺伝性網膜疾患(英: InheritedRetinal disease、IRD)は、進行性視力低下を引き起こす多様な遺伝性疾患群であり、労働年齢層の視覚障害の主要な原因である。 人工知能(AI)の最近の進歩は、これらの課題に対する有望な解決策を提供する。 このレビューは既存の研究を統合し、ギャップを特定し、IRDの診断と管理におけるAIの可能性の概要を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T03:14:51Z)
• A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
  神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。 重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。 人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T06:44:40Z)
• Networking Systems for Video Anomaly Detection: A Tutorial and Survey [55.28514053969056]
  ビデオ異常検出(VAD)は人工知能(AI)コミュニティにおける基本的な研究課題である。 本稿では,各種深層学習駆動型VAD経路の基本前提,学習フレームワーク,適用シナリオについて述べる。 我々は、産業用IoTおよびスマート都市における最新のNSVAD研究と、デプロイ可能なNSVADのためのエンドクラウド共同アーキテクチャを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T02:00:44Z)
• AI-Enhanced Virtual Reality in Medicine: A Comprehensive Survey [16.66549936852184]
  本稿では、医療・サービスにおけるAIによるVR応用の急成長分野を包括的に検討する。 系統分類を導入することで、関連する技術と応用を慎重に3つの明確に定義されたカテゴリに分類する。 この分類は、医療領域でAIによって駆動されるVRが果たす様々な役割を構造化された探索を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T15:24:13Z)
• Artificial General Intelligence for Medical Imaging Analysis [92.3940918983821]
  大規模人工知能(AGI)モデルは、様々な汎用ドメインタスクにおいて前例のない成功を収めた。 これらのモデルは、医学分野固有の複雑さとユニークな特徴から生じる顕著な課題に直面している。 このレビューは、医療画像、医療などにおけるAGIの将来的な意味についての洞察を提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T18:04:13Z)
• Machine Unlearning: A Survey [56.79152190680552]
  プライバシ、ユーザビリティ、および/または忘れられる権利のために、特定のサンプルに関する情報をマシンアンラーニングと呼ばれるモデルから削除する必要がある特別なニーズが生まれている。 この新興技術は、その革新と実用性により、学者と産業の両方から大きな関心を集めている。 この複雑なトピックを分析したり、さまざまなシナリオで既存の未学習ソリューションの実現可能性を比較したりした研究はない。 この調査は、未学習のテクニックに関する卓越した問題と、新しい研究機会のための実現可能な方向性を強調して締めくくった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T10:18:36Z)
• Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
  網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。 提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。 ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z)
• Recent advances and clinical applications of deep learning in medical image analysis [7.132678647070632]
  我々は最近200以上の論文をレビュー・要約し、様々な医用画像解析タスクにおける深層学習手法の適用の概要を概観した。 特に,医用画像における最先端の非教師あり半教師あり深層学習の進歩と貢献を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T18:05:12Z)
• Unbox the Black-box for the Medical Explainable AI via Multi-modal and Multi-centre Data Fusion: A Mini-Review, Two Showcases and Beyond [3.4031539425106683]
  説明可能な人工知能(XAI)は、AIシステムのブラックボックスの選択方法のアンボックスを目的とした、機械学習の新たな研究トピックである。 機械学習アルゴリズムの多くは、意思決定の方法と理由を明らかにしない。 XAIは、ディープラーニングを利用したアプリケーション、特に医学や医療研究において、ますます重要になっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-03T10:56:58Z)
• Achievements and Challenges in Explaining Deep Learning based Computer-Aided Diagnosis Systems [4.9449660544238085]
  我々は、既知の疾患基準の検証のための説明可能なAIの開発における初期の成果について論じる。 我々は、臨床意思決定支援ツールとしてのAIの実践的応用の道に立つ、残る課題をいくつか強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T08:08:19Z)
• Rapidly Deploying a Neural Search Engine for the COVID-19 Open Research Dataset: Preliminary Thoughts and Lessons Learned [88.42878484408469]
  我々は最新のニューラルネットワークランキングアーキテクチャを利用する検索エンジンであるNeural Covidexを紹介する。 本稿では、最初の取り組みについて述べ、その過程で学んだ教訓についていくつか考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-10T17:12:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。