2021
DOI: 10.53020/ime-2021-304
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

A mesterséges intelligencia nyújtotta megoldások helye és szerepe a jelen és a jövő orvoslásában

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1

Citation Types

0
0
0
2

Year Published

2022
2022
2022
2022

Publication Types

Select...
1

Relationship

1
0

Authors

Journals

citations
Cited by 1 publication
(2 citation statements)
references
References 9 publications
0
0
0
2
Order By: Relevance
“…Ezen megoldások jobb megelőzési, terápiás, és jóléti ajánlásokkal segíthetik az egészségügy szereplőit, hozzájárulnak a mesterséges intelligencia (továbbiakban: MI) alapú döntéstámogatás fejlesztéséhez és bevezetéséhez a diagnosztikában és a terápiában, valamint elősegítik az orvosbiológiai kutatások fejlődését, különös tekintettel a személyre szabott terápiák és diagnosztikumok fejlesztésére. Az ilyen innovációk segíthetik az egészségügyet idő, valamint anyagi és humán erőforrások megtakarításában [6]. Példaként megemlíthetjük az itthon gyártott, ill. fejlesztett orvosi képalkotó b erendezésekbe integrálható, MI-alapú döntéstámogató rend szerek létrehozását, vagy adatgyűjtésre képes orvosi eszközök (pl.…”
Section: Bevezetésunclassified
See 1 more Smart Citation
“…Ezen megoldások jobb megelőzési, terápiás, és jóléti ajánlásokkal segíthetik az egészségügy szereplőit, hozzájárulnak a mesterséges intelligencia (továbbiakban: MI) alapú döntéstámogatás fejlesztéséhez és bevezetéséhez a diagnosztikában és a terápiában, valamint elősegítik az orvosbiológiai kutatások fejlődését, különös tekintettel a személyre szabott terápiák és diagnosztikumok fejlesztésére. Az ilyen innovációk segíthetik az egészségügyet idő, valamint anyagi és humán erőforrások megtakarításában [6]. Példaként megemlíthetjük az itthon gyártott, ill. fejlesztett orvosi képalkotó b erendezésekbe integrálható, MI-alapú döntéstámogató rend szerek létrehozását, vagy adatgyűjtésre képes orvosi eszközök (pl.…”
Section: Bevezetésunclassified
“…Ez a módszer a hagyományos, kézi fejlesztésű mintázatfelismerő programkódokhoz képest jelentős hatékonyság-növekedést és az eredmények általánosításának megkönnyítését hozta magával. A mélytanulás során egy mesterségesen létrehozott többrétegű neurális hálózatot használunk a számítógépes modell tanítására [6].…”
Section: Eredmények a Téma Relevanciájaunclassified