Il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico, che è essenzialmente una rete neurale con tre o più livelli. Queste reti neurali tentano di simulare il comportamento del cervello umano, anche se lungi dall’eguagliare le sue capacità, permettendogli di “imparare” da grandi quantità di dati. Mentre una rete neurale con un singolo livello può ancora fare previsioni approssimative, ulteriori livelli nascosti possono aiutare a ottimizzare e perfezionare per la precisione.
Il deep learning richiede un’enorme quantità di potenza di calcolo. Le unità di elaborazione grafica (GPU) ad alte prestazioni sono ideali perché possono gestire un grande volume di calcoli in più core con abbondante memoria disponibile.
Il deep learning nel settore sanitario può scoprire le opportunità e i modelli nascosti nei dati clinici, aiutando i medici a trattare i loro pazienti in modo più efficiente.
L’assistenza sanitaria è un settore importante che implementa queste tecnologie. Poiché la salute è una priorità, gli esperti medici cercano continuamente di trovare modi per implementare nuove tecnologie e fornire risultati di impatto. Il deep learning nel settore sanitario offre applicazioni rivoluzionarie. Il deep learning raccoglie un enorme volume di dati, tra cui le cartelle cliniche dei pazienti, i referti medici e le cartelle assicurative, e applica le sue reti neurali per fornire i migliori risultati.
Queste tecniche computazionali possono avere un impatto su alcune aree chiave della medicina e si concentra in gran parte sull’imaging medico, l’applicazione dell’elaborazione del linguaggio naturale, i dati delle cartelle cliniche elettroniche. nel contesto della chirurgia robotica assistita e per la genomica.
