دانلود پایان نامه تحول دیجیتالی بخش مراقبت از سلامت با هوش مصنوعی (AI)

1. مقدمه 2. پیشینه و زمینه 3. دانش هوش مصنوعی (AI) برای متخصصان پزشکی: راهنمایی برای خود شکوفایی 4. تمام نوآوری های NIH ما 5. چارچوبی برای بهینه سازی گردش کار تیم های تحقیقاتی فرا رشته ای در AI پزشکی 6. تجربیات و نتیجه گیری ها

چکیده – تحول دیجیتال سریعاً در حال تغییر صنعت مراقبت از سلامت است و هوش مصنوعی (AI)، یکی از اجزای اساسی در این تحول است. این پایان نامه، سه چالش منتخب را بررسی می کند که می توانند بکارگیری AI در مراقبت سلامت را به تاخیر بیاندازند و روش های رفع موفق این چالش ها را پیشنهاد می کند. چالش شماره 1 بیان می کند که متخصصان مراقبت سلامت ممکن است این احساس را داشته باشند که دانش کافی در مورد AI ندارند. مقاله 1 به این چالش پرداخته است که راهنمایی برای افزایش آگاهی در AI برای متخصصان مراقبت سلامت است. چالش شماره 2، مفهوم تیم های چندرشته ای که نیاز به یک پروتکل کاری برای حصول نتایج موفق هستند را بررسی می کنند. مقاله 2 که یک پروتکل گام به گام برای پژوهشگران پزشکی و AI است و بر روی پروژه های داده محور کار می کنند، به این چالش پرداخته است. چالش 3 بیان می کند که کانون پژوهش NIH All of Us، یک منحنی یادگیری بسیار شیب دار دارد و مقاله 3 که یک پروژه پیلوت دربرگیرنده تیم های چند رشته ای استفاده کننده از مجموعه داده های All of Us است، به این چالش پرداخته است.

Digital transformation is rapidly changing the healthcare industry, and artificial intelligence (AI) is a critical component in this evolution. This thesis investigates three selected challenges that might delay the adoption of AI in healthcare and proposes ways to address them successfully. Challenge #1 states that healthcare professionals may not feel sufficiently knowledgeable about AI. This is addressed by Contribution #1 which is a guide for self-actualization in AI for healthcare professionals. Challenge #2 explores the concept of transdisciplinary teams needing a work protocol to deliver successful results. This is addressed by Contribution #2 which is a step-by-step protocol for medical and AI researchers working on data-intensive projects. Challenge #3 states that the NIH All of Us Research Hub has a steep learning curve, and this is addressed by Contribution #3 which is a pilot project involving transdisciplinary teams using All of Us datasets.

هوش مصنوعی قابلیت متحول کردن مراقبت های بهداشتی را دارد، اما برای اجرای موفق این کار به دسترسی به حجم عظیمی از داده ها نیاز است. هوش مصنوعی گرسنه داده است. داده برای آموزش مدل ها با تدریس در مورد نحوه شناخت الگوها، پیش بینی یا دسته بندی داده بر اساس معیاری خاص استفاده می شود. بیشتر هوش مصنوعی های کنونی از یادگیری ماشین استفاده می کنند و آنچه بیشتر مورد استفاده هوش مصنوعی می باشد، یادگیری عمیق است که اساساً زیرمجموعه یادگیری ماشین است. اما نحوه جمع آوری این داده چگونه است و منبع آن کجاست؟

داده همه جا وجود دارد. داده‌ها را می‌توان در دستگاه‌های دیجیتال، پلتفرم‌های آنلاین، سوابق عمومی و تاریخی، آزمایش‌های علمی و از طریق ورودی انسان یافت. این یک چرخه مداوم است که شامل جمع‌آوری داده، آموزش مدل، ارزیابی و تنظیم دقیق بر اساس نتایج ارزیابی می‌شود. این چرخه تا زمانی که گروه از نتایج راضی باشد ادامه می‌یابد و می‌تواند از مدل استفاده کرده و آن را در صنعت پیاده‌سازی کند.

تحول دیجیتال شامل یکپارچه سازی فناوری دیجیتال است که با خودکارسازی وظایف اداری و مستقل از طریق هوش مصنوعی، پتانسیل بهبود کارایی را دارد و به متخصصان پزشکی اجازه می‌دهد تا تلاش خود را بر مراقبت از بیمار متمرکز کنند. این تحول همچنین می‌تواند مراقبت از بیمار، نوآوری و ارزش کلی را بهبود بخشد. دسترسی آسان به داده‌ها و سوابق بهداشتی با ذخیره شدن همه چیز در سیستم‌های داده‌ای مبتنی بر ابر که در هر زمان و مکانی قابل دسترسی هستند، برجسته‌تر می‌شود. از طریق تحول دیجیتال و هوش مصنوعی، پتانسیل بهبود تشخیص و برنامه‌های درمانی وجود دارد که در نهایت به نفع متخصصان مراقبت‌های بهداشتی و همچنین بیماران است. این مفهوم نویدهای زیادی برای پیشرفت‌های بالقوه دارد و هوش مصنوعی نقش مهمی در این تحول ایفا خواهد کرد.

ترجمه این پایان نامه در 60 صفحه آماده شده و در ادامه نیز صفحه 26 آن به عنوان نمونه قرار داده شده است که با خرید این محصول می توانید، فایل WORD و PDF آن را دریافت نمایید.