Perkenalan

Di bidang kedokteran, kecerdasan buatan (AI) berfokus terutama pada pengembangan algoritme dan teknologi untuk menentukan apakah suatu sistem berfungsi dengan benar dalam diagnosis suatu penyakit. Diagnosis medis adalah penyakit atau kondisi yang menjelaskan tanda dan gejala seseorang. Biasanya, informasi diagnostik dikumpulkan dari riwayat kesehatan pasien dan pemeriksaan fisik. Karena banyak indikasi dan gejala yang tidak jelas, diagnosis hanya dapat dilakukan oleh profesional kesehatan terlatih, yang seringkali sulit dilakukan. Akibatnya, negara-negara yang kekurangan profesional kesehatan yang memadai, seperti negara-negara berkembang seperti Bangladesh dan India, menghadapi kesulitan dalam memberikan prosedur diagnostik yang tepat untuk jumlah pasien terbesar mereka. Selain itu, prosedur diagnostik seringkali memerlukan tes medis, yang seringkali dianggap mahal dan tidak terjangkau oleh orang berpenghasilan rendah.

Karena manusia rentan terhadap kesalahan, tidak mengherankan bahwa overdiagnosis lebih sering terjadi pada pasien. Overdiagnosis dapat menimbulkan masalah seperti perawatan yang tidak perlu, yang dapat berdampak serius pada kesehatan dan keuangan seseorang. Menurut laporan tahun 2015 oleh National Academy of Sciences, Engineering, and Medicine, kebanyakan orang akan mengalami kesalahan diagnosis setidaknya sekali seumur hidup. Ada banyak faktor yang mempengaruhi misdiagnosis, termasuk kurangnya gejala yang tepat, yang seringkali tidak terlihat, kondisi penyakit yang langka, dan penyakit yang salah diabaikan dari pertimbangan.

Pembelajaran mesin (ML) hampir ada di mana-mana, mulai dari teknologi mutakhir (mis. ponsel, komputer, dan robotika) hingga perawatan kesehatan (mis. diagnosis penyakit, dan keamanan). Pembelajaran mesin menjadi semakin populer di berbagai bidang, termasuk diagnosis penyakit dalam perawatan kesehatan. Banyak peneliti dan praktisi menunjukkan janji diagnosis penyakit berbasis pembelajaran mesin (MLBDD), yang murah dan hemat waktu. Proses diagnostik tradisional mahal, memakan waktu, dan seringkali memerlukan campur tangan manusia. Sementara kemampuan individu membatasi teknik diagnostik tradisional, sistem berbasis ML tidak memiliki batasan seperti itu, dan mesin tidak menjadi lelah dengan cara yang sama seperti manusia. Akibatnya, metode diagnosis penyakit yang melebihi jumlah pasien yang tiba-tiba muncul di layanan kesehatan dapat dikembangkan. Data medis seperti gambar (misalnya x-ray, MRI) dan data tabular (misalnya kondisi pasien, usia, dan jenis kelamin) digunakan saat membangun sistem MLBDD.

Manfaat Cistanche untuk Ginjal Kita

Pembelajaran mesin (ML) adalah bagian dari AI yang menggunakan data sebagai sumber input. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan fungsi matematika yang telah ditentukan sebelumnya (klasifikasi atau regresi) seringkali sulit dicapai oleh manusia. Misalnya, dengan menggunakan ML, seringkali lebih mudah untuk menemukan sel ganas dalam gambar mikroskopis, yang seringkali merupakan tantangan untuk dilakukan dengan melihat gambar. Selain itu, berkat kemajuan dalam pembelajaran mendalam (suatu bentuk pembelajaran mesin), penelitian terbaru menunjukkan MLBD lebih dari 90 persen akurat. Penyakit Alzheimer, gagal jantung, kanker payudara, dan pneumonia hanyalah beberapa penyakit yang mungkin dapat diidentifikasi oleh pembelajaran mesin. Munculnya algoritma pembelajaran mesin di bidang diagnosis penyakit menggambarkan kegunaan teknologi di bidang medis.

Dalam beberapa tahun terakhir, terobosan dalam kesulitan pembelajaran mesin dalam kedokteran, seperti ketidakseimbangan data, interpretasi pembelajaran mesin, dan etika pembelajaran mesin, hanyalah beberapa dari banyak area menantang yang perlu ditangani secara sederhana. Makalah ini memberikan ikhtisar aplikasi baru pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam dalam diagnosis penyakit dan memberikan ikhtisar perkembangan di lapangan untuk menjelaskan tren, pendekatan, dan masalah saat ini dalam pembelajaran mesin dalam diagnosis penyakit. Kami mulai dengan ikhtisar beberapa pendekatan pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran mendalam, serta arsitektur khusus untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan berbagai bentuk diagnosis penyakit.

Klik di sini untuk mendapatkanEfek Ekstrak Cistanche pada Ginjal Kita

Dengan menggunakan kesimpulan metode matematika dan statistik yang memungkinkan mesin belajar tanpa diprogram, kemajuan penting ini pertama kali dikenali pada tahun 1959 ketika Arthur Samuel mengusulkan pembelajaran empiris untuk pembelajaran mesin dan algoritma pengenalan pola dalam game.

Prinsip inti ML adalah belajar dari data untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan tugas yang diberikan.

Berkat teknik pembelajaran mesin (ML), banyak tugas yang memakan waktu sekarang dapat dilakukan dengan cepat dan dengan sedikit usaha. Dengan perluasan eksponensial daya komputer dan kapasitas data, semakin mudah untuk melatih model pembelajaran mesin berbasis data untuk memprediksi hasil dengan akurasi yang hampir sempurna. Sejumlah makalah menawarkan berbagai macam kelas metode ML. Namun, algoritme ML dapat dibagi menjadi beberapa subgrup, berdasarkan metode pembelajaran yang berbeda

Pentingnya Ginjal Kita:

Ginjaladalah salah satu organ penting tubuh manusia, melalui produksi urin untuk menghilangkan metabolit, tubuh tidak perlu membuang limbah, mengatur dan memelihara air dan elektrolit tubuh, keseimbangan asam-basa, berpartisipasi dalam penyesuaian tekanan darah, hematopoiesis dan fungsi fisiologis lainnya bila fungsi ginjal rusak, akan membahayakan kehidupan manusia, yang menunjukkan pentingnya melindungi fungsi ginjal, ginjal juga memiliki fungsi endokrin danmengatur tekanan darah, hematopoiesissDanpertumbuhan sumsum tulangDanfungsi fisiologis lainnya.

Cistanche

Situasi Penyakit Ginjal Saat Ini:

Konferensi Kontroversi KDIGO (Penyakit Ginjal: Meningkatkan Hasil Global) tentang perawatan suportif mengakui kebutuhan besar akan perawatan suportif bagi pasien dengan penyakit ginjal karenahbeban gejala fisik dan psikososial yang tinggi, harapan hidup yang lebih pendek, dan beban penyakit penyerta yang tinggi, tetapi mencatat bahwa perawatan suportif kurang dimanfaatkan. Perspektif dari Koalisi untuk Perawatan Pendukung Pasien Ginjal Komite Pengarah meninjau usulan rekomendasi nasional dan internasional untuk meningkatkan perawatan suportif bagi pasien yang sakit parah dengan atau mendekati gagal ginjal dan mengadvokasi perubahan kebijakan yang mendesak.

Cara Meredakan Penyakit Ginjal:

KTT Kesehatan Ginjal Global ke-2 dari Perhimpunan Internasional Nefrologi memanggilslayanan perawatan suportif yang sering digunakan sebagai sinonim untuk paliatif dan lebih disukai oleh sebagian besar pasien dan profesional perawatan kesehatan, termasuk manajemen medis aktif tanpa dialisis, sebuah "elemen penting" perawatan ginjal komprehensif, namun sebagian besar tidak tersedia di Amerika Serikat. Dialisis mungkin tidakbermanfaat bagi semua pasien yang sakit parah, terutama mereka yang lebih tua dengan komorbiditas, kelemahan, atau demensia atau yang menganggap waktu yang dihabiskan untuk menjalani dialisis sangat memberatkan. Namun, dengan tidak adanya jalur terorganisir untuk manajemen medis aktif tanpa dialisis, dokter, pasien, dan anggota keluarga mungkin menganggap manajemen medis sebagai "tidak melakukan apa-apa" dan mungkin merasakan tekanan untuk memulai dialisis untuk memberikan perawatan. Perawatan suportif berpusat pada pasien. Proyek Konsensus Nasional untuk Perawatan Paliatif Berkualitas, Forum Kualitas Nasional, dan organisasi lain telah mendefinisikan perawatan paliatif sebagai "perawatan yang berpusat pada pasien dan keluarga yang mengoptimalkan kualitas hidup dengan mengantisipasi, mencegah, dan mengobati penderitaan."

Ekstrak cistanche

Di Tiongkok,pengobatan tradisional Cinamembawa pengalaman dan pengetahuan teoretis orang Tionghoa kuno dalam memerangi penyakit. Ini adalah sistem teoretis medis yang secara bertahap dibentuk dan dikembangkan melalui praktik medis jangka panjang di bawah bimbingan materialisme sederhana kuno dan dialektika spontan.Cistanche, sebagai salah satu obat tradisional China, dapat secara efektif meredakan penyakit ginjal.

Sesuatu tentangCistanche:

Fungsi:

Pertama, dapat mengobati defisiensi Yang ginjal, defisiensi sperma dan darah yang disebabkan oleh nyeri dan kelemahan pinggang dan lutut, kelesuan, takut dingin dan dingin, impotensi dan spermatogenesis, infertilitas dingin istana, dll.

Kedua, dapat diterapkan untuk mengobati defisiensi qi ginjal, asam pinggang dan lutut, kehilangan ingatan, pusing, tinnitus, dan kelemahan anggota tubuh, seringkali dengan biji Schisandra, poria, dan Cuscuta.

Instruksi obat:

Kekurangan Yin, api, dan diare tinjatidak harus diambil.

Wanita hamil dan menyusui: Jika Anda sedang hamil, berencana untuk hamil, atau menyusui, mohon informasikan kepada dokter Anda dan tanyakan apakah Anda dapat menggunakan pengobatan China untuk pengobatan.

Anak-anak: Obat untuk anak-anak harus diberikan di bawah bimbingan dokter dan pengawasan orang dewasa.

Harap simpan obat dengan baik dan jangan memberikan obat Anda kepada orang lain.

REFERENSI

1. McPhee, SJ; Papadakis, MA; Rabow, MW (Eds.) Diagnosis & Perawatan Medis Saat Ini; McGraw-Hill Medical: New York, NY, AS, 2010.

2. Ahsan, MM; Ahad, MT; Soma, FA; Paul, S.; Chowdhury, A.; Luna, SA; Yazdan, MMS; Rahman, A.; Siddique, Z.; Huebner, P. Mendeteksi SARS-CoV-2 Dari Rontgen Dada Menggunakan Kecerdasan Buatan. Akses IEEE 2021, 9, 35501–35513.

3. Coon, UGD; Quinonez, RA; Moyer, VA; Schroeder, AR Overdiagnosis: Bagaimana dorongan kita untuk diagnosis dapat membahayakan anak-anak. Pediatri 2014, 134, 1013–1023.

4. Balogh, EP; Miller, BT; Ball, JR Meningkatkan Diagnosa dalam Pelayanan Kesehatan; Pers Akademik Nasional: Washington, DC, AS, 2015.

5. Ahsan, MM; Siddique, Z. Diagnosis Penyakit Jantung Berbasis Pembelajaran Mesin: Tinjauan Literatur Sistematis. arXiv 2021, arXiv:2112.06459.

6. Ahsan, MM; E Alam, T.; Trafalis, T.; Huebner, P. Model Deep MLP-CNN menggunakan data campuran untuk membedakan antara pasien COVID-19 dan Non-COVID-19. Simetri 2020, 12, 1526.

7. Stafford, I.; Kellermann, M.; Mossotto, E.; Beattie, R.; MacArthur, B.; Ennis, S. Tinjauan sistematis penerapan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin pada penyakit autoimun. Angka NPJ. Kedokteran 2020, 3, 1–11.

8. Ahsan, MM; Gupta, KD; Islam, MM; Sen, S.; Rahman, M.; Deteksi gejala Shakhawat Hossain, M. COVID-19 berdasarkan nasnetmobile dengan ai yang dapat dijelaskan menggunakan berbagai modalitas pencitraan. Mesin Mempelajari. Tahu. Ekstr. 2020, 2, 490–504.

9. Samuel, AL Beberapa penelitian dalam pembelajaran mesin menggunakan permainan catur. IBM J.Res. Dev. 1959, 3, 210–229.

10. Brownlee, J. Penguasaan pembelajaran mesin dengan Python. Mesin Mempelajari. Mastery Pty Ltd. 2016, 527, 100–120.

11. . Housein, EH; Emam, MM; Ali, AA; Suganthan, PN Deep dan teknik pembelajaran mesin untuk kanker payudara berbasis pencitraan medis: Tinjauan komprehensif. Sistem Pakar. Aplikasi 2021, 167, 114161.