可用于处理脑部疾病的AI技术的范围正在迅速增长
人工智能因其解决人类无法解决的问题的能力而倍受赞誉，这要归功于新颖的计算架构可以快速处理大量复杂数据。结果，诸如机器学习，计算机视觉和神经网络之类的ai方法被应用于科学和社会中一些最困难的问题。
一个棘手的问题是脑疾病的诊断，外科治疗和监测。可用于处理脑部疾病的ai技术的范围正在迅速增长，并且随着计算机科学家对高级算法功能的更深入了解，令人兴奋的新方法正在应用于脑部问题。
在本周由aip publishing在apl bioengineering上发表的一篇论文中，意大利研究人员进行了系统的文献综述，以了解将ai用于脑部疾病的最新技术。他们的搜索产生了2，696个结果，他们将注意力集中在154个被引用最多的论文上，并进行了仔细研究。
他们的定性评估为ai开发的最有趣的方面提供了启示。例如，为了对抗疾病随时间的发展，使用了一个生成对抗网络来合成一个衰老的大脑。
作者：爱丽丝·塞加托（alice segato）说：“人工智能技术的使用正在逐步为各种与大脑有关的现实世界中的临床问题带来有效的理论解决方案。”“特别是近年来，由于相关数据的积累和日趋有效的算法的发展，有可能显着增加对复杂脑机制的理解。”
作者的分析涵盖了8种脑部护理范例，研究了用于处理有关脑部结构和连通性特征的信息以及评估手术候选资格的ai方法，确定问题区域，预测疾病轨迹以及术中协助。可以使用计算机视觉ai技术分析用于研究脑部疾病的图像数据，包括3d数据，例如磁共振成像，弥散张量成像，正电子发射断层扫描和计算机断层扫描成像。
但是作者敦促谨慎行事，指出“可解释算法”的重要性，因为路径必须清楚地描述解决方案，而不是“黑匣子”，这是指ai可以达到准确的解决方案，但依赖于很少被人理解或理解的内部工作原理无形。
塞加托说：“如果人类要接受算法处方或诊断，就必须信任它们。”“研究人员的努力正在导致创建越来越复杂和可解释的算法，这可能有助于在实际临床环境中更广泛地使用‘智能’技术。”
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他们的定性评估为ai开发的最有趣的方面提供了启示。例如，为了对抗疾病随时间的发展，使用了一个生成对抗网络来合成一个衰老的大脑。
作者：爱丽丝·塞加托（alice segato）说：“人工智能技术的使用正在逐步为各种与大脑有关的现实世界中的临床问题带来有效的理论解决方案。”“特别是近年来，由于相关数据的积累和日趋有效的算法的发展，有可能显着增加对复杂脑机制的理解。”
作者的分析涵盖了8种脑部护理范例，研究了用于处理有关脑部结构和连通性特征的信息以及评估手术候选资格的ai方法，确定问题区域，预测疾病轨迹以及术中协助。可以使用计算机视觉ai技术分析用于研究脑部疾病的图像数据，包括3d数据，例如磁共振成像，弥散张量成像，正电子发射断层扫描和计算机断层扫描成像。
但是作者敦促谨慎行事，指出“可解释算法”的重要性，因为路径必须清楚地描述解决方案，而不是“黑匣子”，这是指ai可以达到准确的解决方案，但依赖于很少被人理解或理解的内部工作原理无形。
塞加托说：“如果人类要接受算法处方或诊断，就必须信任它们。”“研究人员的努力正在导致创建越来越复杂和可解释的算法，这可能有助于在实际临床环境中更广泛地使用‘智能’技术。”
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