دانلود ترجمه مقاله هوش مصنوعی در کاردیولوژی مداخله ای

1. مقدمه 2. پیش‌زمینه توسعه هوش مصنوعی 3. روش‌های آماری و یادگیری ماشین 4. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کاردیولوژی مداخله‌ای 5. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین 6. نتیجه‌گیری

چکیده – هوش مصنوعی (AI) در تمامی جنبه‌های زندگی ما نفوذ کرده است. حتی در حال حاضر، همه ما در فعالیت‌های روزمره خود از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنیم و پزشکی نیز از این قاعده مستثنی نیست. اهمیت بالقوه فناوری هوش مصنوعی را به‌سختی می‌توان بیش از حد برآورد کرد؛ هوش مصنوعی پیش از این اثربخشی خود را در بسیاری از حوزه‌های علم و فناوری به اثبات رسانده است. تعداد زیادی از روش‌ها پیشنهاد شده و در حوزه‌های مختلف پزشکی، از جمله کاردیولوژی مداخله‌ای، در حال پیاده‌سازی هستند. یکی از ویژگی‌های بارز این رشته، استفاده گسترده از تکنیک‌های تصویربرداری نه تنها برای تشخیص، بلکه برای درمان بیماران مبتلا به بیماری عروق کرونر قلب است. پیاده‌سازی هوش مصنوعی ابزاری، به معنای وسیع کلمه، هزینه‌ها را کاهش خواهد داد. در این مقاله، مروری بر تحقیقات هوش مصنوعی در کاردیولوژی مداخله‌ای، کاربردهای عملی، و همچنین چالش‌های پیش روی استفاده گسترده از فناوری‌های شبکه عصبی در کاردیولوژی مداخله‌ای ارائه می‌دهیم. مقدمه: کاردیولوژی مداخله‌ای، حوزه پیچیده‌ای از پزشکی است که بر تشخیص و مدیریت بیماری‌های قلبی-عروقی تمرکز دارد. یکی از ویژگی‌های بارز کاردیولوژی مداخله‌ای، استفاده گسترده از تکنیک‌های متعدد تصویربرداری نه تنها برای تشخیص، بلکه برای درمان بیماران مبتلا به بیماری‌های قلبی-عروقی است. این بیماران طیف وسیعی از پاتولوژی‌ها، از جمله بیماری عروق کرونر، نارسایی قلبی، آریتمی و بیماری دریچه‌ای قلب را بروز می‌دهند که نیازمند رویکرد درمانی شخصی‌سازی‌شده هستند و این امر پیاده‌سازی اقدامات درمانی و پیشگیرانه مؤثر را چالش‌برانگیز می‌سازد [1]. باید توجه داشت که حتی مؤثرترین روش‌های درمانی نیز ممکن است در سطح فردی نتایج متفاوتی به همراه داشته باشند [2]. بر این اساس، مجموعه‌داده‌های بزرگ می‌توانند مبنایی برای پزشکی شخصی‌سازی‌شده باشند، که در آن الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) ریسک‌های بیماران را به‌صورت فردی پیش‌بینی کرده و نقاط کاربرد روش‌های درمانی خاص را با دقت تعیین می‌کنند. داده‌های چندبعدی استخراج‌شده از طریق چنین فناوری‌هایی، در ترکیب با پتانسیل تعامل دوطرفه و بلادرنگ بین بیماران و ارائه‌دهندگان خدمات سلامت، نویدبخش ارائه مراقبت شخصی‌سازی‌شده دقیق‌تر و پویاتر هستند [3-6]. علی‌رغم پتانسیل قابل توجه، تأثیر هوش مصنوعی در کاردیولوژی مداخله‌ای هنوز محدود است. هدف این مقاله، نشان دادن کاربرد گسترده یادگیری ماشین و پتانسیل هوش مصنوعی (AI) در کاردیولوژی مداخله‌ای، و همچنین ارائه دیدگاهی در مورد چشم‌اندازها و مسیرهای آتی این حوزه علمی است.

Artificial Intelligence (AI) permeates all areas of our lives. Even now, we all use AI algorithms in our daily activities, and medicine is no exception. The potential of AI technology is hard to overestimate; AI has already proven its effectiveness in many fields of science and technology. A vast number of methods have been proposed and are being implemented in various areas of medicine, including interventional cardiology. A hallmark of this discipline is the extensive use of visualization techniques not only for diagnosis but also for the treatment of patients with coronary heart disease. The implementation of instrumental AI will reduce costs, in a broad sense. In this article, we provide an overview of AI research in interventional cardiology, practical applications, as well as the problems hindering the widespread use of neural network technologies in interventional cardiology. Introduction: Interventional cardiology is a complex field of medicine that focuses on the diagnosis and management of cardiovascular diseases. A hallmark of interventional cardiology is the extensive use of multiple visualization techniques not only for diagnosis but also for the treatment of patients with cardiovascular diseases. These patients presented a wide range of pathologies, such as coronary artery disease, heart failure, arrhythmia, and valvular heart disease, that require a personalized approach to treatment, making it challenging to implement effective therapeutic and preventive measures [1]. It is important to recognize that even the most effective treatment methods may yield varying results at an individual level [2]. Based on this, large datasets can serve as the foundation of personalized medicine, where Machine Learning (ML) algorithms predict individual patient risks and accurately determine the application points for specific treatment methods. The multidimensional data extracted through such technologies, combined with the potential for real-time, two-way interaction between patients and healthcare providers, hold the promise of delivering more detailed and dynamic personalized care [3-6]. Despite the great potential, the impact of AI in interventional cardiology is still limited. The objective of this article is to demonstrate the widespread use of ML and the potential of artificial Intelligence (AI) in interventional cardiology, as well as to provide insights into the prospects and future directions of this scientific field.